|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Тема: ГетероскедастичностьСодержание занятия. Применение тестов для оценки гетероскедастичности. Литература: [1] стр155-169, [3] стр200-216, стр262-282
Задание Оценить регрессионную зависимость выпуска продукции обрабатывающей промышленности на душу населения у от валового внутреннего продукта на душу населения х для 17 стран. Исходные данные (усл.ед):
На основе данных с помощью обычного МНК оценить регрессии для шести стран с наименьшими значениями показателя х и для шести стран с наибольшими значениями этого показателя.
Методические указания по выполнению задания: Для установления явления гетероскедастичности существуют ряд тестов: 1) тест Голдфелда-Кванта; 2) тест ранговой корреляции Спирмена; 3) тест Уайта; 4) тест Глезера; 5) тест Парка. Наиболее популярным является тест Голдфелда-Кванта. Данный тест используется для проверки следующего типа гетероскедастичности: когда среднее квадратическое отклонение случайной составляющей пропорционально значению признака-фактора хi в том наблюдении, т.е. . Тест Голдфелда-Кванта состоит в следующем: 1) упорядочение п наблюдений по мере возрастания переменной х; 2) исключение из рассмотрения С центральных наблюдений; при этом (п-С):2>р, где р – число оцениваемых параметров; 3) разделение совокупности из (п-С) наблюдений на две группы соответственно с малыми и большими значениями фактора х и определение по каждой из групп уравнений регрессий; 4) определение остаточной суммы квадратов для первой и для второй S2 групп и нахождения их отношения R=S1:S2 (или R=S2:S1, в числителе должна быть наибольшая из сумм квадратов отклонений). При выполнении нулевой гипотезы о гомоскедастичности отношение R будет удовлетворять F -критерию со степенями свободы ((п-С-2р):2) для каждой остаточной суммы квадратов. Чем больше величина R превышает табличное значение F -критерия, тем больше нарушена предпосылка о равенстве дисперсий остаточных величин (если Fтабл > Fкр, то гетероскедастичность имеет место). Применим тест Голдфелда-Кванта. Суммы квадратов отклонений составляют S1=229, S2=9804. При этом S2:S1=9804:229=42,8. Критическое значение Fкр =6,39, при 5-% уровне значимости. Поскольку F= 42,8 > Fкр =6,39, то нулевая гипотеза об отсутствии гетероскедастичности отклоняется.
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |