
- •Методические рекомендации
- •Введение
- •Глава 1. Предварительный анализ данных
- •1.1. Описательные статистики
- •Глава 2. Эконометрический анализ данных
- •2.1. Парная линейная регрессия
- •2.2. Множественное линейное уравнение регрессии
- •Рис. 2.16. Выбор диапазона регрессии
- •Глава 3.Некоторые аспекты эконометрического анализа
- •3.2. Эконометрические модели с переменной структурой. Фиктивные переменные
- •Решение
- •3.4. Сравнение «длинной» и «короткой» регрессии
- •Австрия
- •3.5. Гетероскедастичность
- •Тест Голдфелда-Квандта (Goldfeld-Quandt)
- •Тест Бреуша-Пагана (Breus-Pagan)
- •Тест Вайта (White)
- •Глава 4. Временные ряды
- •Приложения
- •Вопросы для самоконтроля.
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Рекомендуемая литература
3.3. ТестЧоу
Пусть совокупность состоит из двух подвыборок. Допустим, что число наблюдений в первой подвыборке равно nA, во второй nB. У нас есть альтернатива: объединить подвыборки и оценивать одну объединенную регрессию или строить отдельные регрессии для каждой подвыборки.
Запишем уравнения регрессии для каждой из частей совокупности:
yi |
= β0A + β1A xi1 + β2A xi2 |
+... + βkA xik +εiA , |
i =1,...nA , |
yi |
= β0B + β1B xi1 + β2B xi 2 |
+... + βkB xik +εiB , |
i = nA +1,..., nA + nB . |
Если коэффициенты регрессии в обеих частях достаточно близки, то их можно считать регрессионно однородными и рассматривать не два отдельных уравнения, а одно общее уравнение, рассчитанное по совокупности в целом.
Проверяемая гипотеза имеет вид:
H 0 : β0A = β0B , β1A = β1B ,...., βkA = βkB , D(εiA ) = D(εiB ) = σ 2 .
Г. Чоу (Chow) предложил тест для проверки гипотезы Но. Рассчитываются суммы квадратов остатков для регрессий подвыборок QоAcт ,
QоBcт и по объединенной выборке QостP .
Равенство между QоPcт = QоAcт + QоBcт будет иметь место только при
совпадении коэффициентов регрессии для объединенной регрессии и регрессий подвыборок. В общем случае при разделении выборки будет наблюдаться улучшение качества уравнения, что можно представить, как QоPcт −QоAcт −QоBcт . Это имеет свою цену: используются (k+1) дополнительных
степеней свободы, так как вместо (k + 1) параметров для одной объединенной регрессии мы теперь должны оценить в сумме (2k+2) параметров (k — число объясняющих переменных, единица соответствует постоянному члену). После разделения выборки, однако, остается необъясненная сумма квадратов остатков QоAcт + QоBcт и, кроме того (n — 2k —
2) степеней свободы.
Для того, чтобы определить, является ли значимым улучшение качества уравнения после разделения выборки, используется F-статистика:
F = |
(QоPcт −QоAcт −QоBcт ) /(k +1) |
, |
(3.3) |
|
(QоAcт +QоBcт ) /(n − 2k − 2) |
||||
|
|
|
которая имеет распределение Фишера с (k+1) и (n—2k—2) степенями свободы.
Задача 4
По данным задачи 3 с помощью теста Чоу проверьте, что коэффициенты регрессионных уравнений для мужчин и женщин одинаковы.
Решение

Построим уравнение регрессии зависимости производительности труда от результатов теста отдельно для мужчин и женщин (рис. 3.6 и 3.7).
Рис. 3.6. Вывод уравнения зависимости производительности труда от результатов теста для женщин
Как видно из рис. 3.6 значение Q остаточное для этого уравнения равно
10,8281.

Рис. 3.7. Вывод уравнения зависимости производительности труда от результатов теста для мужчин
Для мужчин значение Q остаточное равно 4,09.
Построим уравнение регрессии для всей выборки и мужчин и женщин
(рис. 3.8).
Рис. 3.8. Вывод уравнения зависимости производительности труда от результатов теста для всей выборки
Как видно Q остаточное для всей выборки равно 32,345.
Проверим гипотезуH0 : β0A = β0B , β1A = β1B , то есть коэффициенты при
переменной «Результаты теста» одинаковы для мужчин и женщин. Воспользуемся формулой (3.3).
F = |
(QP |
−Q A |
−QB |
) /(k +1) |
= |
(32,345 −10,83 −4,092) /(1+1) |
= |
8,7115 |
= 6,4 . |
||||
оcт |
оcт |
|
оcт |
|
|
|
|
|
|
||||
(Q A |
+QB |
|
) /(n −2k −2) |
(10,83 |
+4,092) /(15 |
−2 |
−2) |
1,36 |
|||||
|
|
|
|
|
|||||||||
|
оcт |
оcт |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Найдем Fкрит для числа степеней свободы ν1=k+1=1+1=2 и ν2=n—2k— 2=15-2-2=11 по таблице распределения Фишера или используя функцию
Excel FРАСПОБР(0,05; 2; 11) = 3,98.
Так как Fнабл=6,4>Fкрит=6.4, то гипотеза о равенстве коэффициентов регрессии отвергается.