Лекция Введение в эконометрику. Определение эконометрики
Лекция 11. Мультиколлинеарность. Гетероскедастичность
жүктеу/скачать 446 Kb.
|
Лекции
- Бұл бет үшін навигация:
- Гетероскедастичность.
- Тест на гетероскедастичность.
| Лекция 11. Мультиколлинеарность. Гетероскедастичность.
В начале дается определение мультиколлинеарности, влияние его на точность эконометрической модели. Методы обнаружения мультиколлинеарности. Для обнаружения наличия мультиколлинеарности используется коэффициент множественной детерминации. При отсутствии мультиколлинеарности При наличии мультиколлинеарности это равенство не выполняется и поэтому служит мерой мультиколлинеарности. Метод исключения или уменьшения мультиколлинеарности. Сначала мультиколлинеарность выявляется в общем, виде. Строится матрица коэффициент парной корреляции Далее применяется (хи) критерии. Выдвигаются две альтернативные гипотезы. Между объясняющими факторами имеется мультиколлинеарность отсутствует. Между объясняющими факторами имеется мультиколлинеарность Рассчитывается распределение по формуле Находится табличное значение . Завершается процедура сравнением расчетного значения с табличным значением . Если , то гипотеза на уроне значимости отвергается. Если , то гипотеза на уровне значимости принимается. Далее для каждого случая делается экономический вывод. На втором этапе используется коэффициент детерминации и критерии Фишера. Рассчитывается критерии Фишера по следующей формуле Затем находится табличное значение . Производится сравнение найденного значения с табличным значением . Если , то переменной в наибольшей степени присуща мультиколлинеарность . Если , то переменная (фактор) не подвержен мультиколлинеарности. Фактор оставляется в эконометрической модели. Гетероскедастичность. Эконометрические модели, у которых ошибки некоррелированы, но имеют непостоянные дисперсии называют гетероскедастичной. В отличие от этих моделей классическая модель с некоррелированными ошибками, но с постоянными дисперсиями ошибок называют гомоскедастичными. Гетероскедастичность довольно часто возникает, если анализируемые объекты неоднородны. Например, если исследуется зависимость прибыли предприятия от каких – либо факторов, скажем, от размера основного капитала, то естественно ожидать, что для больших предприятий колебание прибыли будет выше, чем для малых. Тест на гетероскедастичность. Опишем общеупотребительный статистический тест на гетероскедастичность. Проверяется основная гипотеза против альтернативной гипотезы не . Тест Голдфельда – Куандта (Goldfeld - Quandt). Этот тест применяется при наличии прямой зависимости дисперсии ошибок от величины некоторой независимой переменной (от отдельного фактора). Необходимо упорядочить данные по убыванию той независимой переменной (фактора),относительно которой есть подозрение на гетероскедастичность; исключить средних наблюдений ( должно быть примерно равно четверти общего количества наблюдении); провести две независимые регрессии первых наблюдении и последних наблюдении и построить соответствующие остатки и ; составить статистику . Если верна гипотеза , то имеет распределение Фишера с () степенями свободы (числитель и знаменатель в выражении для следует разделить на соответствующее число степеней свободы). Большая величина этой статистики означает, что гипотеза следует отвергнуть. Количество исключенных наблюдении не должно быть ни слишком мало, не слишком велико. Формально тест работает и без исключения наблюдений, но как показывает опыт, при этом его мощность уменьшается. В тех случаях, когда априорно предпологается, что дисперсия зависит от некоторых дополнительных переменных (факторов) применяется тест Бреуша – Пагана (Breusch - Pagan). жүктеу/скачать 446 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|