Эконометрика лекции
В примере на рис урожайности
В примере на рис.3.1 урожайности зерновых в России за 200 лет присутствие гетероскедастичности не вызывает сомнений, достаточно взглянуть на рисунок. Однако во многих случаях обнаружение гетероскедастичности визуально не столь очевидно. Чтобы определить, присутствует ли гетероскедастичность на самом деле, применяют различные тесты.
Все тесты основаны на предположении о наличии связи между дисперсиями остатков моделей и объясняющими переменными или расчетными значениями зависимой переменной в случае гетероскедастичности.
Эта связь обнаруживается с помощью коэффициента ранговой корреляции в
тесте ранговой корреляции Спирмена, либо предполагается пропорциональность стандартных
отклонений 
и зависимой переменной Y
в тесте Голдфелда-Квандта, либо строятся различные линейные и нелинейные
регрессии 
, 2 ,
на объясняющие переменные или степени зависимой переменной
Y и проверяется значимость
полученных коэффициентов регрессии в тестах Анскомба, Рамсея, Уайта и Глейзера. В
асимптотическом тесте Бреуша и Пагана (Breusch
and Pagan) проверяется по критерию 
(r) значимость величины 
, где 
, а 
— сумма квадратов объясняемая произвольного
вида регрессией 
на некоторые переменные 
.
Параграфы
- Сущность и история возникновения эконометрики
- </b>Парный регрессионный анализ
- Множественная регрессия
- Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности
- прогнозирование временных рядов
- Сглаживание Временных рядов
- ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
- Моделирование структурными уравнениями
- РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ИХ РЕШЕНИЕ
- Стационарные временные ряды авторегрессии-скользящего среднего
- Временные ряды с высокой изменчивостью
- Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
- Элементы линейной алгебры
- Элементы теории вероятностей и математической статистики
- метод наименьших квадратов