Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Перевірка гетероскедастичності на основі критерію m

Цей метод застосовується тоді, коли вихідна сукупність спостережень досить велика. Розглянемо відповідний алгоритм.

Крок 1. Вихідні дані залежної змінної У розбиваються на k груп (r= 1 ,k) відповідно до зміни рівня величини Y.

Крок 2. За кожною групою даних обчислюється сума квадратів відхилень:

(3.9)

Крок 3. Визначається сума квадратів відхилень у цілому по всій сукупності спостережень:

(3.10)

Крок 4. Обчислюється параметр а:

(3.11)

де п — загальна сукупність спостережень; nr кількість спостережень r-ї групи.

Крок 5. Обчислюється критерій:

m = -2lna. (3.12)

який наближено відповідатиме розподілу X 2 при ступені свободи k- 1, коли дисперсія всіх спостережень однорідна. Тобто якщо значення m не менше за табличне значення X 2 при вибраному рівні довіри і ступені свободи k -1, то спостерігається гетероскедастичність.

Параметричний тест Гольдфельда—Квандта

Коли сукупність спостережень невелика, то розглянутий вище метод не застосовний. У такому разі Гольдфельд і Квандт запропонували розглянути випадок, коли М (ии') = s 2u x2 ij, тобто дисперсія залишків зростає пропорційно до квадрата однієї з незалежних змінних моделі:

Y = ХА + u.

Для виявлення наявності гетероскедастичності згадані вчені склали параметричний тест, в якому потрібно виконати такі кроки.

Крок 1. Упорядкувати спостереження відповідно до величини елементів вектора Xj.

Крок 2. Відкинути с спостережень, які містяться в центрі вектора. Згідно з експериментальними розрахунками автори знайшли оптимальні співвідношення між параметрами с і п, де п — кількість елементів вектора хj.

. (3.13)

Крок 3. Побудувати дві економетричні моделі на основі 1МНК за двома утвореними сукупностями спостережень обсягом n 1 = c/2 за умови, що обсяг n 2 = c/2 перевищує кількість змінних m.

Крок 4. Знайти суму квадратів залишків за першою (1) і другою (2) моделями S1 і S2:

S1 = и' 1 u 1, (3.14)

де и 1 — Залишки за моделлю (1);

S2 = и' 2 u 2,

де и 2 — залишки за моделлю (2).

Крок 5. Обчислити критерій

(3.15)

який в разі виконання гіпотези про гомоскедастичність відповідатиме F -розподілу з (n 1 – c - 2 m)/2, (n 2 – c - 2 m)/2 ступенями свободи. Це означає, що обчислене значення R* порівнюється з табличним значенням F -критерію для ступенів свободи (n – c - 2 m)/2 і (n – c - 2 m)/2 і вибраного рівня довіри. Якщо R* £ F табл. , то гетероскедастичність відсутня.

ЗМІСТОВНИЙ МОДУЛЬ ІІ. УЗАГАЛЬНЕНІ ЕКОНОМЕТРИЧНІ МЕТОДИ І МОДЕЛІ

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Поняття гетероскедастичності. Методи її визначення | Методи оцінювання параметрів моделі нелінійного виду
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-11; Просмотров: 923; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.008 сек.