- •Тема 1. Эконометрика как научная дисциплина
- •Вопросы для изучения:
- •Тема 2. Основные понятия теории вероятностей и статистики, применяемые в эконометрике
- •I. Схема проверки гипотезы о математическом ожидании нормальной св при известной дисперсии
- •II. Схема проверки гипотезы о математическом ожидании нормальной св при неизвестной дисперсии
- •III. Схема проверки гипотезы о величине дисперсии нормальной св
- •IV. Схема проверки гипотезы о равенстве двух нормальных св при известных дисперсиях
- •V. Схема проверки гипотезы о равенстве математических ожиданий двух нормальных св при неизвестных дисперсиях
- •VI. Схема проверки гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных св
- •VII. Схема проверки гипотезы о значимости коэффициента корреляции
- •Тема 3. Линейная модель парной регрессии и метод наименьших квадратов
- •Вопросы для изучения:
- •Тема 4. Экономическая и статистическая интерпретация линейной модели парной регрессии
- •Вопросы для изучения:
- •Тема 5. Линейная модель множественной регрессии и оценка ее параметров
- •Вопросы для изучения:
- •Тема 6. Оценка качества модели множественной регрессии
- •Вопросы для изучения:
- •Тема 7. Мультиколлинеарность
- •Тема 8. Гетероскедастичность.
- •Вопросы для изучения:
- •Тема 9. Автокорреляция
- •Тема 10. Фиктивные переменные
- •Тема 11. Нелинейные регрессии и их линеаризация
- •Тема 12. Модели с дискретной зависимой переменной
- •Тема 13. Модели панельных данных
- •Тема 14. Ошибки спецификации
- •Тема 15. Модели одномерных временных рядов
- •Вопросы для изучения:
- •Тема 16. Адаптивные модели временных рядов
- •Тема 17. Модели стационарных и нестационарных временных рядов
- •Вопросы для изучения:
- •Тема 18. Модели с лаговыми переменными
- •Тема 19. Понятие о системах эконометрических уравнений
- •Вопросы для изучения:
- •Тема 20. Методы оценки систем одновременных уравнений
- •Вопросы для изучения:
Тема 8. Гетероскедастичность.
Аннотация. Данная тема раскрывает способы проверки соблюдения второй предпосылки МНК в остатках регрессии.
Ключевые слова. Гетероскедастичность, гомоскедастичность, остатки регрессии, метод взвешенных наименьших квадратов.
Методические рекомендации по изучению темы
Тема содержит лекционную часть, где даются общие представления по теме.
В качестве самостоятельной работы предлагается ознакомиться с решениями типовых задач, выполнить практические задания и ответить на вопросы для самоконтроля.
Для проверки усвоения темы имеется тест для самоконтроля.
Для подготовки к экзамену имеется контрольный тест.
Рекомендуемые информационные ресурсы:
1. http://tulpar.kpfu.ru/mod/resource/view.php?id=11766
2. Эконометрика: [Электронный ресурс] Учеб.пособие / А.И. Новиков. - 2-e изд., испр. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2011. - 144 с.: с. (http://znanium.com/catalog.php?item=booksearch&code=%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B0&page=1#none) С. 92-106.
3. Валентинов, В. А. Эконометрика [Электронный ресурс]: Практикум / В. А. Валентинов. - 3-е изд. - М.: Дашков и К, 2010. - 436 с.
(http://znanium.com/catalog.php?item=booksearch&code=%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B0&page=3#none) С. 202-229.
4. Уткин, В. Б. Эконометрика [Электронный ресурс] : Учебник / В. Б. Уткин; Под ред. проф. В. Б. Уткина. - 2-е изд. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2012. - 564 с.
(http://znanium.com/catalog.php?item=booksearch&code=%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B0&page=4#none) С. 369-383.
5. Эконометрика. Практикум: [Электронный ресурс] Учебное пособие / С.А. Бородич. - М.: НИЦ ИНФРА-М; Мн.: Нов.знание, 2014. - 329 с. (http://znanium.com/catalog.php?item=booksearch&code=%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B0&page=4#none) С. 197-244.
Глоссарий
Голдфелда Квандта тест – один из наиболее распространенных способов тестирования остатков регрессии на гетероскедастичность.
Гомоскедастичность остатков регрессии – постоянство дисперсии случайных отклонений εi.
Дарбина-Уотсона тест – один из наиболее распространенных способов тестирования остатков регрессии на автокорреляцию
Метод наименьших квадратов – один из распространенных способов оценивания параметров регрессии.
Метод взвешенных наименьших квадратов – один из распространенных способов устранения гетероскедастичности остатков регрессии.
Вопросы для изучения:
1. Понятие и последствия гетероскедастичности.
2. Методы обнаружения гетероскедастичности.
3. Коррекция на гетероскедастичность.
Понятие и последствия гетероскедастичности. Гетероскедастичностью остатков называется нарушение 2 предпосылки МНК о постоянстве дисперсий случайных отклонений. Если предпосылка МНК о том, что D(ei)=D(ej)=s2 соблюдена, то имеет место гомоскедастичность случайных отклонений. Последствия гетероскедастичности: МНК-оценки сохраняют свойства несмещенности и линейности, но теряют свойство эффективности; дисперсии МНК-оценок смещены; t-статистика и F-статистика завышены.
Методы обнаружения гетероскедастичности. Методы обнаружения: графический анализ остатков; тест Голдфелда-Квандта; тест Спирмена и др.
Рис. 8.1. Тест Голдфелда-Квандта
F-статистика для сравнения дисперсий:
t- статистика для проверки значимости rx,e:
Коррекция на гетероскедастичность. Устранение гетероскедастичности метом взвешенных наименьших квадратов:
1). σ2eизвестны:
2). σ2e неизвестны:
Дисперсии σ2e пропорциональны xi
Дисперсии σ2e пропорциональны x2i
Вопросы и задания для самоконтроля
Действительно ли, вследствие гетероскедастичности оценки перестают быть эффективными и состоятельными?
Какие критерии могут быть использованы для проверки гипотезы о гомоскедастичности регрессионных остатков?
В чем заключается тест Спирмена?
Какова схема теста Голдфелда-Квандта?
В чем суть метода взвешенных наименьших квадратов?
Какие типы преобразований применяются для устранения гетероскедастичности?
Задача 1. Заданы следующие значения остатков линейной модели:
-
Ранг
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
-1
2
-3
2
0
-3
3
1
-2
-4
5
-11
8
-20
12
-21
18
14
Задание: установить, имеется ли гетероскедастичность по тесту ранговой корреляции Спирмена на уровне значимости 0,05.
Задача 2. Для линейной модели переменной относительно переменной получены следующие остатки, соотнесенные последовательным наблюдениям переменной .
-
1,3
0,9
0,8
0,7
1,1
1,0
1,5
1,0
0,8
1,4
1,2
1,1
-5
1
2
-6
4
-4
1
4
5
-6
-1
6
1,5
1,8
1,2
0,8
1,3
1,1
1,2
1,0
0,9
1,3
1,2
1,0
-4
9
-5
-2
8
-5
6
-4
5
7
-8
5
Задание: на уровне
значимости
0,05
с помощью
теста
проверить гипотезу о равенстве дисперсий
случайных ошибок.
Лекция 10
