Гетероскедастичность случайной составляющей

Сентябрь 11, 2022

Главная
Экономика
Гетероскедастичность случайной составляющей

Содержание

2. Примеры моделей с гетероскедастичной случайной составляющей а) в) б) а) Дисперсия σε2 растет по мере увеличения
3. ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)
4. ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)
5. ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)
6. ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)
7. Наиболее распространенный случай истинной гетероскедастичности: дисперсия растет с ростом одного из факторов.
8. ПОСЛЕДСТВИЯ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ 1. Обычная МНК оценка несмещенная состоятельная, но неэффективная. 2. Стандартные ошибки коэффициентов (вычисленные в
9. Визуальный метод. Диаграмма рассеяния ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ
10. Визуальный метод. Графики остатков после построения оценок по методу МНК ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ
11. 19 ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ
12. Тесты: 1. Тест ранговой корреляции Спирмена. 2. Тест Глейзера. 3. Тест Голдфелда-Квандта. 4. Тест Уайта. ОБНАРУЖЕНИЕ
13. Устранение ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ Использовать обобщенный метод наименьших квадратов В этом методе предполагается, что стандартное отклонение остатков пропорционально
14. Устранение гетероскедастичности пример Делим уравнение на ВРП
15. Устранение гетероскедастичности пример Создаем новые переменные
16. Устранение гетероскедастичности пример
17. Устранение гетероскедастичности пример
18. Гетероскедастичность как результат неправильной спецификации модели (ложная гетероскедастичность). В модель не включен фактор, существенно влияющий на
19. Гетероскедастичность как результат неправильной спецификации модели (ложная гетероскедастичность). 2) Неправильно выбрана функциональная форма модели.
21. Скачать презентацию

Слайд 2

Примеры моделей с гетероскедастичной случайной составляющей
а)
в)
б)
а) Дисперсия σε2 растет по мере

увеличения значений объясняющей переменной X
б) Дисперсия σε2 имеет наибольшие значения при средних значениях X, уменьшаясь по мере приближения к крайним значениям
в) Дисперсия ошибки наибольшая при малых значениях X, быстро уменьшается и становится однородной по мере увеличения X

Слайд 3

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

Слайд 4

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

Слайд 5

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

Слайд 6

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

Слайд 7

Наиболее распространенный случай истинной
гетероскедастичности: дисперсия растет с
ростом одного из факторов.

Слайд 8

ПОСЛЕДСТВИЯ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ
1. Обычная МНК оценка несмещенная состоятельная, но неэффективная.
2. Стандартные

ошибки коэффициентов
(вычисленные в предположении.
гомоскедастичности) будут занижены. Это приведет к завышению t-статистик и даст
неправильное (завышенное) представление о
точности оценок.

Слайд 9

Визуальный метод.
Диаграмма рассеяния
ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Слайд 10

Визуальный метод.
Графики остатков после построения оценок по методу МНК

ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Слайд 11

19
ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Слайд 12

Тесты:
1. Тест ранговой корреляции Спирмена.
2. Тест Глейзера.
3. Тест Голдфелда-Квандта.
4. Тест Уайта.
ОБНАРУЖЕНИЕ

ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

В специализированных эконометрических пакетах эти тесты есть

Слайд 13

Устранение ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ
Использовать обобщенный метод наименьших квадратов
В этом методе предполагается, что стандартное

отклонение остатков пропорционально одной из объясняющих переменных

Например,

Слайд 14

Устранение гетероскедастичности пример
Делим уравнение на ВРП

Слайд 15

Устранение гетероскедастичности пример
Создаем новые переменные

Слайд 16

Устранение гетероскедастичности пример

Слайд 17

Устранение гетероскедастичности пример

Слайд 18

Гетероскедастичность как результат неправильной спецификации модели (ложная гетероскедастичность).
В модель не включен

фактор, существенно влияющий на объясняемую
переменную.

Пример. Предполагается, что имеется зависимость импорта M от ВВП
страны (GDP) и отношение отечественных цен к мировым (PR).

Исследователь рассчитывает сокращенный вариант модели:

Остатки в такой модели покажут на гетероскедастичность, так как будут
зависеть от GDP

Слайд 19

Гетероскедастичность как результат неправильной спецификации модели (ложная гетероскедастичность).
2) Неправильно выбрана функциональная форма

модели.