[經(jīng)濟學]第4章_異方差性(參考版)
2024-12-26 12:41本頁面
【正文】 。 變量 對數(shù)變換法 廣義最小二乘法及其與 WLS的關系 案例 小結 、 產(chǎn)生的原因 和影響； （ XY的散點圖、 X~e178。（ ） 對 數(shù) 變 換 后 ， 作 得 到 的 殘 差 表 示 一 種相 對 誤 差 ， 一 般 相 對 誤 差 要 比 絕 對 誤 差 有 較 小 的數(shù) 值注 意 ： 變 換 后 ， 參 數(shù) 的 意 義 發(fā) 生 了 變 化差 異 。 加權最小二乘法與模型變換法的關系 212239。 3. 分別對 e2與 x、 x x x x x5運用最小二乘法作基本回歸，并 對回歸結果進行 α= 系數(shù)顯著性檢驗（ t檢驗） ； ，即系數(shù)為 0， e2與 x、 x x x x x5之間無顯著性相關關系，則不存在異方差。 注意： 在實際操作中人們通常采用如下的經(jīng)驗方法： 不對原模型進行異方差性檢驗，而是直接選擇加權最小二乘法，尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本時。 如何得到 ?2W ？ 從前面的推導過程看，它來自于原模型殘差項 ?的方差 協(xié)方差矩陣。因為 1211211111 )()()(????????????????????DDDDDΩDDμμDDμμDμμ **??EEEI2??**1*** )(? YXXXβ ??? ?YWXXWXYDDXXDDX11111111)()(????????????????這就是原模型 Y=X?+? 的 加權最小二乘估計量 ，是無偏、有效的估計量。 一般情況下 : 對于模型 Y=X?+? 存在 Wμμμμ2)()(0)(?????EC ovEW ?????????????www n12?即存在 異方差性 。 在采用 OLS方法時 : 對較小的殘差平方 ei2賦予較大的權數(shù)， 對較大的殘差平方 ei2賦予較小的權數(shù)。 模型變換法 異方差性的解決方法 模型檢驗出存在異方差性，可用 加權最小二乘法（ Weighted Least Squares, WLS）進行估計。,...,)2(。 ARCH檢驗 否則無異方差。在 H0： ?1 = … = ?n = 0 成立條件下， ARCH 漸近服從 ? 2( n ) 分布。 恩格爾（ E ngl e 198 2 ）針對 ARCH 過程提出 LM 檢驗法。這種檢驗方法不是把原回歸模型的隨機誤差項 ?t 2 看作是 xt 的函數(shù)，而是把 ?t 2 看作誤差滯后項 ut 12 , ut 22 , … 的函數(shù)。(q)，則存在異方差。(q)，若 nR178。(q),輔助回歸方程中含自變量項的個數(shù)； nR178。 3. 找出統(tǒng)計量 nR178。α(n)，存在異方差性；反之，不存在。 （ 4）給定 α， 若 nR178。 懷特（ White）檢驗 懷特檢驗不需要排序，且適合任何形式的異方差 懷特檢驗的基本思想與步驟 （以二元為例）： iiii XXY ???? ???? 22110然后做如下輔助回歸 iiiiiiii XXXXXXe ??????? ??????? 215224213221102~ 可以證明，在同方差假設下： (*) R2為 (*)的可決系數(shù)， h為 (*)式解釋變量的個數(shù)， 表示漸近服從某分布。 EViews實現(xiàn) 3（戈里瑟 (Gleiser)檢驗） ； e2=abs(resid), Genr x1=1\x, Genr x2=x^2, Genr x3=1\x^2, Genr x4=sq
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