經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)微積分導(dǎo)數(shù)與微分復(fù)習(xí)資料(已改無(wú)錯(cuò)字)
2022-10-12 12:42:03 本頁(yè)面
【正文】 檢驗(yàn)，如果存在某一種函數(shù)形式，使得方程顯著成立，則說(shuō)明原模型存在異方差性。 如： 帕克檢驗(yàn)常用的函數(shù)形式： ieXXf jiji ??? 2)( ?或 ijii Xe ??? ??? lnln)~l n ( 22若 ?在統(tǒng)計(jì)上是顯著的，表明存在異方差性 。 3. 戈德菲爾德 匡特 (GoldfeldQuandt)檢驗(yàn) GQ檢驗(yàn)以 F檢驗(yàn)為基礎(chǔ)，適用于樣本容量較大、異方差遞增或遞減的情況。 GQ檢驗(yàn)的思想 ： 先將樣本一分為二，對(duì)子樣 ① 和子樣 ② 分別作回歸，然后利用兩個(gè)子樣的殘差平方和之比構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。 由于該統(tǒng)計(jì)量服從 F分布，因此假如存在遞增的異方差，則 F遠(yuǎn)大于 1；反之就會(huì)等于 1（同方差）、或小于 1（遞減方差）。 GQ檢驗(yàn)的步驟： ① 將 n對(duì)樣本觀察值 (Xi,Yi)按觀察值 Xi的大小排隊(duì)； ② 將序列中間的 c=n/4個(gè)觀察值除去，并將剩下的觀察值劃分為較小與較大的相同的兩個(gè)子樣本 ， 每個(gè)子樣樣本容量均為 (nc)/2； ③ 對(duì)每個(gè)子樣分別進(jìn)行 OLS回歸，并計(jì)算各自的殘差平方和； ④ 在同方差性假定下，構(gòu)造如下滿足 F分布的統(tǒng)計(jì)量 )12,12(~)12(~)12(~2122???????????????kkFkekeFii ⑤ 給定顯著性水平 ?，確定臨界值 F?(v1,v2)， 若 F F?(v1,v2)， 則拒絕同方差性假設(shè)，表明 存在異方差 。 當(dāng)然，還可根據(jù)兩個(gè)殘差平方和對(duì)應(yīng)的子樣的順序判斷是 遞增型異方差 還是 遞減異型方差 。 4. 懷特（ White）檢驗(yàn) 懷特檢驗(yàn)不需要排序，且適合任何形式的異方差。 懷特檢驗(yàn)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(shè)下： (*) R2為 (*)的可決系數(shù)， h為 (*)式解釋變量的個(gè)數(shù)， 表示漸近服從某分布。 注意： 輔助回歸仍是檢驗(yàn)與解釋變量可能的組合的顯著性，因此，輔助回歸方程中還可引入解釋變量的更高次方。 如果存在異方差性 ， 則表明確與解釋變量的某種組合有顯著的相關(guān)性 ， 這時(shí)往往顯示出有較高的可決系數(shù)以及某一參數(shù)的 t檢驗(yàn)值較大 。 當(dāng)然 ， 在多元回歸中 ， 由于輔助回歸方程中可能有太多解釋變量 ， 從而使自由度減少 ， 有時(shí)可去掉交叉項(xiàng) 。 六、異方差的修正 模型檢驗(yàn)出存在異方差性，可用 加權(quán)最小二乘法 （ Weighted Least Squares, WLS） 進(jìn)行估計(jì)。 ? 加權(quán)最小二乘法的基本思想： 加權(quán)最小二乘法 是對(duì)原模型加權(quán)，使之變成一個(gè)新的不存在異方差性的模型，然后采用 OLS估計(jì)其參數(shù)。 21102 )]???([? ? ?????kkiiii XXYWeW ??? ?? 例如 ， 如果對(duì)一多元模型 ， 經(jīng)檢驗(yàn)知： 222 )()()( ???? jiiii XfEV a r ??? 在采用 OLS方法時(shí) : 對(duì)較小的殘差平方 ei2賦予較大的權(quán)數(shù)； 對(duì)較大的殘差平方 ei2賦予較小的權(quán)數(shù)。 新模型中，存在 222 )()(1))(1())(1( ???? ???ijiijiijiEXfXfEXfVa r即滿足同方差性 ，可用 OLS法估計(jì)。 ?????ijiijijiijiXXfXXfXfYXf22110)(1)(1)(1)(1??? ijikijikXfXXf??)(1)(1?? ? 一般情況下 : 對(duì)于模型 Y=X?+? 存在 ： Wμμμμ2)()(0)(?????EC o vEW ?????????????www n12? 即存在 異方差性 。 W是一對(duì)稱正定矩陣 ， 存在一可逆矩陣 D使得 W=DD’ 用 D1左乘 Y=X?+? 兩邊，得到一個(gè)新的模型： μDX βDYD 111 ??? ??*** μβXY ??該模型具有同方差性。因?yàn)? 1211211111 )()()(????????????????????DDDDDΩDDμμDDμμDμμ **??EEEI2??**1*** )(? YXXXβ ??? ?YWXXWXYDDXXDDX11111111)()(???????????????? 這就是原模型 Y=X?+?的 加權(quán)最小二乘估計(jì)量 ，是無(wú)偏、有效的估計(jì)量。 這里
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