Гетероскедастичность

Однако во многих случаях гетероскедастичность модели далеко не столь очевидна, и требуется применение методов математической статистики для принятия решения о том, какой тип модели будет рассматриваться.  [c.16]


Обобщенная линейная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция  [c.150]

Однако на практике это условие нередко нарушается, и мы имеем дело с гетероскедастичностью модели.  [c.156]

Мы еще вернемся к этому примеру, а пока обсудим, к каким последствиям приводит гетероскедастичность.  [c.156]

Нулевая гипотеза о равенстве дисперсий двух наборов по т наблюдений (т. е. гипотеза об отсутствии гетероскедастичности) отвергается, если  [c.160]

Мощность теста, т. е. вероятность отвергнуть гипотезу об отсутствии гетероскедастичности, когда действительно гетероскедастичности нет, оказывается максимальной, если выбирать т порядка л/3.  [c.160]

Так как в соответствии с (7.19) F=4,38>/b,05 48 48 =1,61, то гипотеза об отсутствии гетероскедастичности регрессионной модели отвергается, т. е. доходы более образованных людей действительно имеют существенно большую вариацию.  [c.161]

Очевидно, для продвижения к этой цели необходимы некоторые дополнительные предположения относительно характера гетероскедастичности. В самом деле, без подобных предположений, очевидно, невозможно было бы оценить п параметров (п дисперсий ошибок регрессии а ) с помощью п наблюдений.  [c.161]


Так как все значения -статистики больше 2Ь.95 98=1>99, то гипотеза об отсутствии гетероскедастичности отвергается. Учитывая, что наиболее значимым коэффициент регрессии у оказывается в случае 8=1, гетероскедастичность можно аппроксимировать первым уравнением.  [c.163]

Однако, даже если с помощью взвешенного метода наименьших квадратов не удается устранить гетероскедастичность, ковариационная матрица ь оценок параметров регрессии (3  [c.167]

Таким образом, коррелированность регрессоров и ошибок регрессии оказывается значительно более неприятным обстоятельством, чем, например, гетероскедастичность или автокорреляция. Неадекватными оказываются не только результаты тестирования гипотез, но и сами оценочные значения параметров.  [c.194]

Спецификация модели пространственной выборки при наличии гетероскедастичности  [c.249]

Вспомним, что наиболее часто употребляемые процедуры устранения гетероскедастичности так или иначе были основаны на предположении, что дисперсия ошибок регрессии ст2 является функцией от каких-то регрессоров. Если а2 существенно зависит от регрессора Z, а при спецификации модели регрессор Z не был включен в модель, стандартные процедуры могут не привести к устранению гетероскедастичности.  [c.250]

В главе 7 представлены обобщенная линейная модель множественной регрессии и обобщенный метод наименьших квадратов. Исследуется комплекс вопросов, связанных с нарушением предпосылок классической модели регрессии — гетероскедастично-стью и автокоррелированностью остатков временного ряда, их тестированием и устранением, идентификацией временного ряда.  [c.4]

Из рис. 7.1 отчетливо видно, что вариация размера оплаты труда сотрудников высоких уровней значительно превосходит его вариацию для сотрудников низких уровней. Следовательно, мы вправе предположить, что регрессионная модель получится гетероскедастичной, и условие Е = а2Е не выполняется.  [c.156]


Таким образом, для определения неизвестных (прогнозных) значений зависимой переменной обычный метод наименьших квадратов, вообще говоря, применим и для гетероскедастичной модели.  [c.157]

Хотя диаграмма имеет локально расположенные пики, в целом подобный рисунок может соответствовать как гомо-, так и гетероскедастичной выборке.  [c.158]

Чтобы определить, какая же именно ситуация имеет место, используются тесты на гетероскедастичностъ. Все они используют в качестве нулевой гипотезы Щ гипотезу об отсутствии гетероскедастичности.  [c.158]

Пример 7.1. По данным л = 150 наблюдений о доходе индивидуума Y (рис. 7.2), уровне его образования Х и возрасте Xi выяснить, можно ли считать на уровне значимости а=0,05 линейную регрессионную модель У по Х и Х- гетероскедастичной.  [c.160]

Тест Уайта. Тест ранговой корреляции Спирмена и тест Голдфелда—Квандта позволяют обнаружить лишь само наличие гетероскедастичности, но они не дают возможности проследить количественный характер зависимости дисперсий ошибок регрессии от значений регрессоров и, следовательно, не представляют каких-либо способов устранения гетероскедастичности.  [c.161]

Гипотеза об отсутствии гетероскедастичности (условие /= onst) принимается в случае незначимости регрессии (7.21) в целом.  [c.161]

Тест Глейзера. Этот тест во многом аналогичен тесту Уайта, только в качестве зависимой переменной для изучения гетероскедастичности выбирается не квадрат остатков, а их абсолютная величина, т. е. осуществляется регрессия  [c.162]

Пример 7.3. По данным п = 100 наблюдений о размере оплаты труда 7 (рис. 5.1) сотрудников фирмы и их разряде X выявить, можно ли считать на уровне значимости а линейную рег-рессионую модель 7 по X гетероскедастичной. Если модель гете-роскедастична, то установить ее характер, оценив уравнение  [c.162]

На практике процедура устранения гетероскедастичности может представлять технические трудности. Дело в том, что реально в формулах (7.26) присутствуют не сами стандартные отклонения ошибок регрессии, а лишь их оценки. А это значит, что модель (7.27) вовсе не обязательно окажется гомоскедастичной.  [c.166]

Другим недостатком тестов Уайта и Глейзера является то, что факт невыявления ими гетероскедастичности, вообще говоря, не означает ее отсутствия. В самом деле, принимая гипотезу Щ, мы принимаем лишь тот факт, что отсутствует определенного вида зависимость дисперсий ошибок регрессии от значений регрессоров.  [c.166]

Если теперь использовать тест Глейзера для проверки отсутствия гетероскедастичности взвешенного уравнения, то соответствующая гипотеза подтвердится.  [c.166]

Сравнивая с /Ь.05 32 32=1>84, делаем вьгоод о том, что на 5%-ном уровне значимости гипотеза об отсутствии гетероскедастичности все же отвергается, хотя и вычисленное значение -статистики очень близко к критическому.  [c.167]

Как же определить, имеется ли в модели условная гетероске-дастичность Как и в случае проверки гипотезы об отсутствии обычной гетероскедастичности, вместо ненаблюдаемых величин — ошибок регрессии — рассматриваются остатки. К модели (8.59) применяется обычный метод наименьших квадратов, выбирается порядок р и рассматривается регрессия  [c.217]

В случае модели пространственной выборки показателем невключения в модель существенных переменных может служить неустраняемая гетероскедастичность.  [c.249]

Эта модель также является гетероскедастичной, так как тест Уайта дает следующее значение /"-статистики  [c.251]

Для применения МНК требуется, чтобы дисперсия остатков была гомоскедастичноп. Это значит, что для каждого значения фактора Xj остатки , имеют одинаковую дисперсию. Если это условие не соблюдается, то имеет место гетероскедастичность.  [c.55]

Эконометрика (2002) -- [ c.15 , c.156 ]

Эконометрика (2001) -- [ c.24 , c.162 , c.163 , c.164 , c.165 ]

Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.60 ]

Большая экономическая энциклопедия (2007) -- [ c.13 , c.780 ]

Вводный курс эконометрики (2000) -- [ c.113 , c.209 , c.210 , c.211 , c.212 , c.213 , c.214 , c.215 , c.216 , c.217 , c.219 , c.220 , c.221 ]

Эконометрика начальный курс (2004) -- [ c.40 , c.149 , c.154 , c.168 ]