Пример 7.2. Решить пример 7.1, используя тест Уайта. [c.162]
Заметим, что на практике применение теста Уайта с включением и невключением попарных произведений дают, как правило, один и тот же результат. [c.162]
Применяя к нему тест Уайта, получаем [c.251]
После получения адекватного регрессионного уравнения, удовлетворяющего исследователя на данный момент, наступает этап анализа модели. Обычно при этом проверяются некоторые предположения — гипотезы, описанные в основном тексте пособия. При этом применяются основные тесты — такие, как тест Уайта, тест Чоу, линейный тест и другие. Большинство из них (что- также было отмечено в основном тексте) выполняются специальной командой. [c.284]
Вот как выглядит, например, применение теста Уайта для рассматриваемого примера формирования цены автомобиля [c.284]
Большинство тестов ориентированы на те или иные ситуации, когда относительно характера гетероскедастичности есть априорные структурные ограничения. Исключение составляет тест Уайта. [c.177]
Привлекательной чертой теста Уайта является его универсальность. Однако если гипотеза HQ отвергается, этот тест не дает указания на функциональную форму гетероскедастичности, и единственным способом коррекции на гетероскедастичность является применение стандартных ошибок в форме Уайта. [c.178]
Теперь оба коэффициента значимо отличаются от нуля и имеют правильные знаки . Тест Уайта показывает отсутствие гетероскедастичности. Из последнего уравнения можно также получить, что возраст, при котором достигается максимальная зарплата, равен примерно 54 годам, что согласуется со здравым смыслом. По-видимому следует заключить, что в первом уравнении результат теста указывал на ошибку спецификации. Пример показывает, что при эконометрическом анализе полезна любая дополнительная информация (в нашем случае — механизм формирования зарплаты). [c.183]
Таким образом, коэффициент /3 значимо отличается от нуля и гипотеза о случайном блуждании отклоняется. Конечно, надо провести более аккуратно процедуру оценивания уравнения. Тест Уайта (см. п. 6.1) показывает наличие гетероскедастичности в модели (15.2). В таблице 15.2 приведены стандартные ошибки в форме Уайта. [c.440]
Тест на гетероскедастичность Уайта показал, что нулевая гипотеза [c.297]
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]
Наиболее простой и часто употребляемый тест на гетероске-дастичность — тест Уайта. При использовании этого теста предполагается, что дисперсии ошибок регрессии представляют собой одну и ту же функцию от наблюдаемых значений регрессоров, т.е. [c.161]
В большинстве современных пакетов, таких, как E onometri Views , регрессию (7.21) не приходится осуществлять вручную — тест Уайта входит в пакет как стандартная подпрограмма. В этом случае функция / выбирается квадратичной, регрессоры в (7.21) — это регрессоры рассматриваемой модели, их квадраты и, возможно, попарные произведения. [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]
Если применить тест Уайта к последнему уравнению, получим F = 0,76 < F0jo5 2 i47 = 3,06, откуда следует, что гетероскедастич-ность можно считать устраненной. [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]
Эта модель также является гетероскедастичной, так как тест Уайта дает следующее значение /"-статистики [c.251]
Тест Уайта (White). Содержательный смысл этого теста состоит в следующем. Если в модели присутствует гетероскедастичность, то очень часто это связано с тем, что дисперсии ошибок [c.177]
Из таблицы видно, что коэффициенты при интересующих нас переменных AGE и AGE2 не значимы. Тест Уайта показывает наличие гетероскедастичности. Прежде чем начать коррекцию гетероскедастичности, вспомним, что тест может давать такой результат при ошибке спецификации функциональной формы. В самом деле, поскольку, как правило, все надбавки к зарплате формулируются в мультипликативной форме ( увеличение на 5% ), то более естественно взять в качестве зависимой переменной логарифм зарплаты InW. Результаты регрессии In W на остальные переменные приведены в таблице 6.4. [c.183]
Тест 12. Пробой волатилъности с входом по лимитному приказу и фильтром трендов. Использована та же модель, что и в тестах 10—11 вместо ограничения длинными позициями или валютными рынками добавлен фильтр сигналов на наличие трендов по методу ADX или усредненного направленного движения (Wilder, 1978). Возможно, отсеивание рынков, где нет тренда, пилообразной торговли и затяжных сделок несколько улучшит результаты системы. ADX использован для фильтрации пробоев согласно исследованиям Уайта (White, 1993). Тренд считается су- [c.124]
Смотреть страницы где упоминается термин Тест Уайта
: [c.162] [c.251] [c.252] [c.287] [c.203]Эконометрика начальный курс (2004) -- [ c.177 ]