Конспект по методам прогнозирования

[Petr_I]

Насколько я понимаю, нарушение предпосылки о гомоскедастичности не влияет на предсказательную силу модели (ибо конспект о методах прогнозирования). При гетероскедастичности исследователь не может корректно тестировать гипотезы по значимости коэффициентов, строитель предиктивные доверительные интервалы, однако если модель на кросс-валидации показывает хорошее качество, именно ее и надо выбрать.

Также, оценки распределены нормально при n -> inf, т.е асимптотически.
Также, если вы предположили, что x_i — детерминированная величина, то об эндогенности сложно говорить. ТГМ можно обобщить при x_i — сл. в.
Я бы также сделал, \eps_i ~ N(0, \sigma^2)