Нелинейная регрессия используется в эконометрике в тех случаях, когда зависимость между переменной и независимыми переменными не может быть адекватно описана линейной моделью. Рассмотрим несколько основных причин, по которым может быть выбрана спецификация нелинейной регрессии:

• Нелинейные зависимости: Если данные показывают, что изменение независимой переменной приводит к нелинейному изменению зависимой переменной, то нелинейная регрессия может лучше подойти для описания этой зависимости.
• Сложные функциональные формы: В некоторых случаях экономические теории предполагают, что зависимость между переменными имеет сложную функциональную форму, например, экспоненциальную, логарифмическую или полиномиальную. Нелинейная регрессия позволяет моделировать такие зависимости.
• Улучшение качества предсказания: Нелинейные модели могут обеспечивать более точные предсказания, особенно в тех случаях, когда линейная модель дает значительные ошибки в прогнозах.
• Проверка гипотез: Нелинейные модели могут использоваться для проверки специфических гипотез, касающихся формы зависимости между переменными, которые не могут быть проверены с помощью линейной модели.
• Учет взаимодействий: В случаях, когда взаимодействие между независимыми переменными может влиять на зависимую переменную, нелинейная регрессия может быть более подходящей для моделирования таких взаимодействий.

Важно отметить, что выбор между линейной и нелинейной регрессией должен основываться на анализе данных и теоретических предпосылках. Рекомендуется проводить диагностику модели и проверять, насколько хорошо она описывает данные.