Дані до задачі
Рік |
Заощадження |
Дохід |
1 |
1,36 |
14,87 |
2 |
1,20 |
14,40 |
3 |
1,70 |
13,80 |
4 |
1,84 |
15,60 |
5 |
2,10 |
15,94 |
6 |
1,12 |
16,90 |
7 |
1,89 |
17,70 |
8 |
2,30 |
18,67 |
9 |
2,50 |
18,04 |
10 |
1,17 |
19,50 |
11 |
1,90 |
21,40 |
12 |
1,95 |
22,70 |
13 |
2,87 |
25,70 |
14 |
2,60 |
27,18 |
15 |
1,75 |
28,90 |
16 |
1,96 |
29,45 |
17 |
1,40 |
30,07 |
18 |
2,99 |
30,20 |
Розв'язання:
Ідентифікуємо змінні: – заощадження, – дохід. Специфікуємо модель у вигляді
Для перевірки гіпотези про відсутність гетероскедастичності залишків моделі застосуємо параметричний тест Гольдфельда–Квандта.
1-й крок: спостереження впорядкуємо за зростанням за величиною доходу (вектор ), який може спричинити зміну дисперсії залишків.
Таблиця 5.3
Дані до задачі
Рік |
Заощадження |
Дохід |
1 |
1,70 |
13,80 |
2 |
1,20 |
14,40 |
3 |
1,36 |
14,87 |
4 |
1,84 |
15,60 |
5 |
2,10 |
15,94 |
6 |
1,12 |
16,90 |
7 |
1,89 |
17,70 |
8 |
2,50 |
18,04 |
9 |
2,30 |
18,67 |
10 |
1,17 |
19,50 |
11 |
1,90 |
21,40 |
12 |
1,95 |
22,70 |
13 |
2,87 |
25,70 |
14 |
2,60 |
27,18 |
15 |
1,75 |
28,90 |
16 |
1,96 |
29,45 |
17 |
1,40 |
30,07 |
18 |
2,99 |
30,20 |
2-й
крок: відкинемо
спостережень
усередині вектора вихідних даних.
Отримаємо
дві сукупності спостережень обсягом
.
Таблиця 5.3
Перша сукупність спостережень:
1 |
1,7 |
13,8 |
2 |
1,2 |
14,4 |
3 |
1,36 |
14,87 |
4 |
1,84 |
15,6 |
5 |
2,1 |
15,94 |
6 |
1,12 |
16,9 |
7 |
1,89 |
17,7 |