異方差及其處理ppt課件(存儲(chǔ)版)
【正文】 函數(shù)時(shí)，對(duì)異方差的處理 加權(quán)最小二乘法 變形后做回歸的結(jié)果： iiiIneConsumptionI n c o m e I n c o m e?估計(jì)消費(fèi)函數(shù)時(shí)，對(duì)異方差的處理 加權(quán)最小二乘法 對(duì)新方程再做“異方差檢驗(yàn)”： Heteroskedasticity Test: White Obs*Rsquared Prob. ChiSquare(1) 異方差已經(jīng)剔除！ 異方差的處理 可行的廣義最小二乘 但通常 di與 Xi之間的關(guān)系并不能確定！ 假設(shè)： 那么 h就是一個(gè)未知數(shù)！ 如何知道 h的大小呢？ l n ( e i 2 ) ? l n ( ? 2 ) ? h l n ( X i ) ? ? i v a r ( ? i ) ? ? 2 X i h Feasible GLS 1. Estimate the regression with OLS. 2. Regress 3. Divide every variable by: 4. Apply OLS to the transformed data. l n ( e i 2 ) ? l n ( ? 2 ) ? h l n ( X i ) ? ? i?? 2hhi i id X X?? 估計(jì)消費(fèi)函數(shù)時(shí)，對(duì)異方差的處理 異方差的處理 可行的廣義最小二乘 但是該方法在研究者錯(cuò)誤地設(shè)定異方差的形式后， FGLS估計(jì)量仍然不是有效的！ 基于 FGLS估計(jì)的 t檢驗(yàn)、 F檢驗(yàn)仍然有問(wèn)題。 異方差的診斷 正規(guī)的檢驗(yàn) 注意：遺漏變量對(duì)異方差檢驗(yàn)的影響 當(dāng)原方程遺漏重要變量時(shí)，異方差檢驗(yàn)通常無(wú)法通過(guò)； 所以，在進(jìn)行異方差檢驗(yàn)時(shí)，先要保證沒(méi)有遺漏重要變量 —— 拉姆齊檢驗(yàn) 異方差的診斷 更多的時(shí)候，我們需要進(jìn)行定性的分析！?。。。?！ 異方差的處理 加權(quán)最小二乘法 (WLS) Weighted Least Squares 廣義最小二乘 (GLS) Generalized Least Squares 前者是后者的特例。
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