異方差檢驗方法分析-文庫吧資料
2025-07-05 10:10本頁面
【正文】 ）還是模型的殘差圖（）都可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在異方差。（2）通過對數(shù)據(jù)取對數(shù)消除異方差。其實際意義是在求 S (ut / xt1)2 最小的過程中給相應誤差項分布方差小的觀測值以更大的權(quán)數(shù)。對 () 式做OLS估計后，把回歸參數(shù)的估計值代入原模型 ()。 克服異方差的方法 （1）對模型 yt = b0 + b1 xt1 + b2 xt2 + ut ()假定異方差形式是Var(ut) = (s xt1)2。在H0：a1 = … = an = 0 成立條件下，ARCH漸近服從 c 2(n) 分布。恩格爾（Engle 1982）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st 2 看作是xt 的函數(shù)，而是把st 2 看作誤差滯后項ut12 , ut22 , … 的函數(shù)。④ 當原模型含有多個解釋變量值時，可以把 || 擬合成多變量回歸形式。② 一旦發(fā)現(xiàn)異方差，同時也就發(fā)現(xiàn)了異方差的具體表現(xiàn)形式。若有，則說明存在異方差；若無，則說明不存在異方差。⑤判別規(guī)則是若 T R 2 163。自由度5表示輔助回歸式()中解釋變量項數(shù)（注意，不計算常數(shù)項）。求輔助回歸式()的可決系數(shù)R2。②做如下輔助回歸式，= a0 +a1 xt1 +a2 xt2 + a3 xt12 +a4 xt22 + a5 xt1 xt2 + vt ()即用對原回歸式中的各解釋變量、解釋變量的平方項、交叉積項進行OLS回歸。White檢驗的具體步驟如下。Glejser檢驗通常要試擬合多個回歸式。 異方差檢驗(1) White檢驗White檢驗由H. White 1980年提出。 (2) 利用散點圖做初步判斷。 異方差檢驗 定性分析異方差 (1) 經(jīng)濟變量規(guī)模差別很大時容易出現(xiàn)異方差。 異方差的后果回歸參數(shù)估計量仍具有無偏性和一致性。無論是時間序列數(shù)據(jù)還是截面數(shù)據(jù)。(2) 經(jīng)濟時間序列中的異方差常為遞增型異方差。 同方差情形 同方差情形 異方差表現(xiàn)與來源異方差通常有三種表現(xiàn)形式，（1）遞增型，（2）遞減型，（3）條件自回歸型。以兩個變量為例。若 W 非主對角線上的部分或全
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