異方差檢驗方法分析-展示頁
2025-07-08 10:10本頁面
【正文】 部元素都不為零，誤差項就是自相關的。比如 W 中的 si j與s 2的乘積 ,（i 185。s 2 I () 當誤差向量u的方差協(xié)方差矩陣主對角線上的元素不相等時，稱該隨機誤差系列存在異方差，即誤差向量u中的元素ut 取自不同的分布總體。第10講 異方差檢驗 同方差假定模型的假定條件⑴ 給出Var(u) 是一個對角矩陣， Var(u) = s 2I = s 2 ()且u的方差協(xié)方差矩陣主對角線上的元素都是常數且相等，即每一誤差項的方差都是有限的相同值（同方差假定）；且非主對角線上的元素為零（非自相關假定），當這個假定不成立時，Var(u) 不再是一個純量對角矩陣。 Var(u) = s 2 W = s 2185。非主對角線上的元素表示誤差項之間的協(xié)方差值。 j）表示與第i組和第j組觀測值相對應的ui與 uj的協(xié)方差。本章討論異方差。對于每一個xt值，相應ut的分布方差都是相同的。 遞增型異方差情形 遞增型異方差 遞減型異方差 復雜型異方差(1) 時間序列數據和截面數據中都有可能存在異方差。金融時間序列中的異方差常表現為自回歸條件異方差。遞增型異方差的來源主要是因為隨著解釋變量值的增大，被解釋變量取值的差異性增大。但是回歸參數估計量不再具有有效性。如個人收入與支出關系，投入與產出關系。 (3) 利用殘差圖做初步判斷。GoldfeldQuandt 檢驗必須先把數據按解釋變量的值從小到大排序。White檢驗不需要對觀測值排序，也不依賴于隨機誤差項服從正態(tài)分布，它是通過一個輔助回歸式構造 c2 統(tǒng)計量進行異方差檢驗。以二元回歸模型為例，yt = b0 +b1 xt1 +b2 xt2 + ut ()①首先對上式進行OLS回歸，求殘差。注意，上式中要保留常數項。③White檢驗的零假設和備擇假設是 H0: ()式中的ut不存在異方差， H1: ()式中的ut存在異方差④在不存在異方差假設條件下統(tǒng)計量 T R 2 ~
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