Составители:
Этот текст доступен на постоянно обновляющемся сайте http://www.molchanov.narod.ru/econometrics.html
42
кими, а другая – с высокими значениями. Обычно срединная одна шестая часть на-
блюдений удаляется после ранжирования в возрастающем порядке, чтобы улучшить
разграничение между двумя группами. Отсюда число остатков в каждой группе со-
ставляет
2/)( cn −
, где
c
представляет одну шестую часть наблюдений.
Критерий Голдфелда-Кванта – это отношение суммы квадратов отклонений
(СКО) высоких остатков к СКО низких остатков:
2/)( cn −
.
Этот критерий имеет
−
t
распределение с
)2/()( kcn
−
−
степенями свободы.
Чтобы решить проблему гетероскедастичности, нужно исследовать взаимосвязь
между значениями ошибки и переменными и трансформировать регрессионную мо-
дель так, чтобы она отражала эту взаимосвязь. Это может быть достигнуто посредст-
вом регрессии значений ошибок по различным формам функций переменной, которая
приводит к гетероскедастичности, например,
H
ii
Xe •+=
βα
,
где
i
X
- независимая переменная (или какая-либо функция независимой пере-
менной), которая предположительно является причиной гетероскедастичности, а
H
отражает степень взаимосвязи между ошибками и данной переменной, например,
2
X
или
n
X
/1
и т. д.
Следовательно, дисперсия коэффициентов запишется:
H
ii
XE
22
)(
σσ
=
.
Отсюда если
1
=
H
, мы трансформируем регрессионную модель к виду:
i
i
i
ii
i
X
e
XX
Y
β
α
+=
.
Если
2=
H
, т.е. дисперсия увеличивается в пропорции к квадрату рассматри-
ваемой переменной
X
, трансформация приобретает вид:
i
i
i
ii
i
X
e
XX
Y
β
α
+=
.
Используя Eviews, можно провести проверку и устранение гетероскедастичности сле-
дующим образом:
¾ Запустить стандартную регрессию.
¾ Вычислить остатки.
¾ Запустить регрессию с использованием квадрата остатков как зависимой пе-
ременной и оценить зависимую переменную
y
ˆ
как независимую перемен-
ную (тест White).
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- …
- следующая ›
- последняя »
