Page 122 - MAKРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (УЧЕБНИК)

менных уравнений, где возникает эндогенность, простой МНК
уже не является состоятельным, и применяются методы двух-
шаговых наименьших квадратов (2SLS), инструментальных пе-

ременных (IV), обобщенных методов моментов (GMM) и другие,
основанные на идее корректировки данных или введения ин-
струментов, некоррелирующих с ошибками . Отметим истори-
65
ческое значение метода наименьших квадратов. Впервые идея
наименьших квадратов была высказана Адриеном-Мари Лежан-
дром в 1805 году, а затем Карлом Фридрихом Гауссом, которые
применяли этот подход к решению геодезических и астрономи-
ческих задач, связанным с определением орбит планет. Позд-

нее метод нашел широкое применение во всех областях науки и
экономики. Его популярность объясняется простотой, прозрач-
ностью, наличием универсальных аналитических решений в ли-
нейном случае и хорошей интерпретируемостью результатов. В
экономическом анализе метод наименьших квадратов стал кра-
еугольным камнем классической линейной регрессии.

До появления вычислительной техники этот метод был прак-
тически единственным широко доступным средством оцени-
вать параметры моделей.
Сейчас, в эпоху больших данных и сложных машинных алго-
ритмов, МНК не утратил актуальности, поскольку остается наи-
более понятным и естественным первым шагом в анализе данных.
В процессе построения эконометрической модели на основе
МНК важно уделить внимание спецификации модели. Важно вы-

брать правильные переменные, их функциональную форму (на-
пример, логарифмирование переменных часто помогает линеа-
ризовать экспоненциальные взаимосвязи или стабилизировать
дисперсию), проверить наличие пропущенных переменных или
наоборот лишних факторов, проверить, не нарушены ли предпо-
ложения о структуре ошибки. После оценки модели МНК можно
использовать различные диагностические тесты для проверки

65 Wooldridge, J. M. (2019). “Introductory Econometrics: A Modern Approach”. 7th Edition. Cen-
gage Learning.

121