計(jì)量第五章異方差ppt課件(存儲版)
【正文】 的顯著性水平，若 ，則拒絕原假設(shè)，模型存在異方差性，反之，則認(rèn)為不存在異方差性。 戈里瑟檢驗(yàn) iii ie ??? ???常數(shù)項(xiàng)不顯著，去掉再回歸 戈里瑟檢驗(yàn) iii Ie ??? ???戈里瑟檢驗(yàn) iii Ie ??? ???1戈里瑟檢驗(yàn) iii Ie ??? ??? 2由于根據(jù)殘差序列圖可看出回歸殘差的絕對值有隨 X線性增長的趨勢，因此考慮直接對模型做變換為 iiiiiIIIS ??? ???10S/I的殘差序列圖 iiiiiiIIIIS ??? ???21S/i^ iiiiiiieeIeeS ??? ???10S/E的殘差序列圖 。 iiiiiiii XXXXXXe ??????? ??????? 215224213221102（四）懷特檢驗(yàn) （ 3）得到輔助回歸模型中的可決系數(shù) R的平方。這種方法適合于檢驗(yàn)樣本容量較大的線性回歸模型的遞增或遞減型異方差性。 01i i iC Y u??? ? ?例 3：以某一行業(yè)的企業(yè)為樣本建立企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型 Yi=Ai?1 Ki?2 Li?3e?i 被解釋變量：產(chǎn)出量 Y 解釋變量：資本 K、 勞動 L、 技術(shù) A， ? 那么： 每個(gè)企業(yè)所處的 外部環(huán)境 對產(chǎn)出量的影響被包含在隨機(jī)誤差項(xiàng)中 。 異方差產(chǎn)生的原因 ， σi2 可能減小。第五章 異方差 異方差 一、異方差的概念 二、產(chǎn)生異方差的原因（來源） 三、異方差的后果 四、異方差的檢驗(yàn)（診斷） 五、異方差的修正 一、異方差的概念 異方差可以表示為 或 即對于不同的樣本點(diǎn) ， 隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不再是常 數(shù)，而互不相同，則認(rèn)為出現(xiàn)了 異方差性 。因此，以增長為導(dǎo)向的公司比之于已發(fā)展定型的公司在紅利支付方面也可能表現(xiàn)更多的變異。 所以 樣本觀測值的 觀測誤差 隨著解釋變量觀測值的不同而不同，往往引起異方差性。 ? （一）殘差序列分析 ? （二）戈德菲爾德 夸特檢驗(yàn) ? （三）戈里瑟檢驗(yàn) ? （四）懷特檢驗(yàn) （一）殘差序列分析 (a) (b) e? ?kXie? ?kXi(c) (d)
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