- •Постановка завдання
- •Основні положення теми
- •1. Критерій
- •2. Параметричний тест Гольдфельда—Квандта
- •3. Непараметричний тест Гольдфельда—Квандта
- •4. Тест Глейсера
- •Виконання практичних дій
- •Параметричний тест Гольдельда-Квандта
- •Непараметричний тест Гольдфела – Кванта
- •Тест Глейсера
- •Економічна інтерпретація моделі
- •Висновок
- •Список використаних джерел
Параметричний тест Гольдельда-Квандта
Крок 1. Впорядковуємо по Х від меншого до більшого значення з сукупності спостережень.
x1 |
x2 |
x3 |
y |
-0,09582186 |
-1,294625094 |
-1,839369874 |
-0,04375276 |
-0,46041235 |
-1,294625094 |
-1,814108652 |
-0,016538124 |
-0,33888218 |
-1,184213406 |
-1,788589663 |
-0,011095197 |
-0,58194251 |
-0,983538147 |
-1,626711631 |
0,035169682 |
1,544835332 |
-0,760296995 |
-1,549381361 |
0,084156026 |
-0,15658694 |
0,019838147 |
-0,763190281 |
0,111370661 |
2,760136955 |
0,261615568 |
-0,549243201 |
0,111370661 |
-0,64270759 |
0,438919009 |
-0,330140769 |
0,124977978 |
-0,2781171 |
0,592044709 |
-0,134237418 |
0,217507738 |
-0,15658694 |
0,995007076 |
0,020423123 |
1,643554618 |
-0,09582186 |
1,019184818 |
0,025578474 |
2,024559509 |
1,544835332 |
1,075599549 |
0,636487608 |
2,541637576 |
2,760136955 |
1,244843743 |
0,765371391 |
2,623281482 |
Крок 2. Відкидаємо С спостережень, які знаходяться у центрі вектора. Оскільки оптимальне співвідношення:
І n=13, то с=13*4/153,5. Для полегшення розрахунків беремо 3.
Будуємо дві сукупності.
Перша сукупність:
-0,04375276 |
-0,016538124 |
-0,011095197 |
0,035169682 |
0,084156 |
-0,09582186 |
-0,460412346 |
-0,338882183 |
-0,581942508 |
1,544835 |
-1,29462509 |
-1,294625094 |
-1,184213406 |
-0,983538147 |
-0,7603 |
-1,83936987 |
-1,814108652 |
-1,788589663 |
-1,626711631 |
-1,54938 |
Друга сукупність:
0,217508 |
1,643555 |
2,02456 |
2,541638 |
2,623281482 |
-0,27812 |
-0,15659 |
-0,09582 |
1,544835 |
2,760136955 |
0,592045 |
0,995007 |
1,019185 |
1,0756 |
1,244843743 |
-0,13424 |
0,020423 |
0,025578 |
0,636488 |
0,765371391 |
Крок 3. Будуємо дві економетричні моделі на основі 1МНК по двох створених сукупностях спостережень. Отримали параметри А.
По першій моделі:
34,08241349 |
18,65117692 |
-77,11904746 |
24,77184596 |
По другій моделі:
-57,4484 |
1716,923 |
-1697,36 |
48,72941 |
Крок 4. Знаходимо суму квадратів залишків за першою (1) і другою (2) моделях S1 і S2.
, де — залишки по моделі (1) ;
, де — залишки по моделі (2).
Маємо значення залишків для першої моделі:
-86,61464273 |
-80,41315351 |
-74,7917 |
-58,74620623 |
-83,06359824 |
Тому S= 7502,096336
Значення для другої моделі залишків:
1546,624 |
2015,827 |
1952,665812 |
-797,713 |
-2603,22 |
При цьому S= 2392046
Крок 5. Розраховуэмо критерій R.
R= 318,8503769
Порівняємо з табличним заначенням F критерію при ступенях свободи (13-3-2*3)/2=3. Порівнюємо з R.
318,8503769>9,28. Отже робимо висновок, про те що гетероскедастичність існує.