Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Тест Глейсера ⇐ ПредыдущаяСтр 8 из 8
Ще один тест для перевірки гетероскедастичності склав Глейсер. Він запропонував розглядати регресію абсолютних значень залишків , що відповідають регресії найменших квадратів, як певну функцію від , де — та незалежна змінна, яка відповідає зміні дисперсії . Для цього використовуються такі види функцій: 1) 2) 3) і т.ін. Рішення про відсутність гетероскедастичності залишків приймається на підставі статистичної значущості коефіцієнтів і . Переваги цього тесту визначаються можливістю розрізняти випадок чистої і замішаної гетероскедастичності. Чистій гетероскедастичності відповідають значення параметрів , а змішаній — . Залежно від цього треба користуватись різними матрицями S. Нагадаємо, що . Приклад 7.4. Нехай потрібно перевірити наявність гетероскедастичності при побудові економетричної моделі, яка описуватиме залежність між доходом і рівнем заощаджень. Вихідні дані наведено в табл.7.4. Таблиця 7.4
Використаємо параметричний тест Гольдфельда — Квандта для встановлення гетероскедастичності при визначенні залежності між наведеними показниками. Розв’язання. Ідентифікуємо змінні: Y — заощадження — залежна змінна; Х — дохід — пояснювальна змінна, Y = f (X). Крок 1. Вихідна сукупність спостережень упорядковується відповідно до величини елементів вектора Х, який може впливати на зміну величини дисперсії залишків. Оскільки в табл. 7.3 дані про дохід упорядковані, то переходимо до наступного кроку. Крок 2. Відкинемо c спостережень, які міститимуться в центрі векторів Х і Y, де , і поділимо сукупність спостережень на дві частини, кожна з яких містить спостережень. Крок 3. Побудуємо економетричну модель за першою сукупністю, яка включає спостереження від першого по сьомий місяць включно: . Система нормальних рівнянь для визначення параметрів цієї моделі запишеться так: Звідси = 2, 1216; = 0, 007. Економетрична модель має вигляд I: . Крок 4. Побудуємо економетричну модель виду за другою сукупністю спостережень, починаючи від дванадцятого по вісімнадцятий місяць. Система нормальних рівнянь для визначення параметрів цієї моделі запишеться так: Звідси = – 0, 408; = 0, 165. Економетрична модель має вигляд: II: Крок 5. Знайдемо розрахункові значення залежної змінної моделі — величини заощадження за кожною з двох моделей і визначимо відхилення фактичних значень заощаджень від розрахункових. Таблиця 7.5 Таблиця 7.6
У табл.7.5 наведено результати обчислення суми квадратів залишків за першою моделлю S 1 = 0, 2202. У табл.7.6 наведено обчислення суми квадратів залишків за другою моделлю S 2 = 0, 3039. Крок 6. Обчислимо критерій R*, який наближено відповідає F -розподілу: Порівняємо його значення з табличним значенням F -критерію при вибраному рівні довіри Р = 0, 99 і ступенях свободи g1 = 5 і g2 = 5. F табл = 11. Звідси R * < F табл, що свідчить про відсутність гетероскедастичності. * Обидва терміни — гомоскедастичність і гетероскедастичність запропоновані російським вченим А.А.Чупровим (Див.: Основные проблемы теории корреляции. — 2-е изд. — М.: Госстатиздат, 1960, с. 39).
|