Гетероскедастичность и методы ее устранения


При нарушении гомоскедастичности и наличии автокорреляции ошибок рекомендуется традиционный метод наименьших квадратов (известный в английской терминологии как метод OLS – Ordinary Least Squares) заменять обобщенным методом, т.е. методом GLS (Generalized Least Squares).

10 сент. г. - Второй метод устранения гетероскедастичности состоит, как было сказано, в построении моделей, учитывающих гетероскедастичность ошибок наблюдений. Перейдем к его изучению. Обобщенная линейная модель множественной регрессии, теорема Айткена и обобщенный метод.

В ряде случаев для устранения гетероскедастичности необходимо изменить спецификацию модели (например, линейную на лог-линейную, мультипликативную на аддитивную и т. п.). На практике имеет смысл применить несколько методов определения гетероскедастичности и способов ее корректировки.

В других проектах Викисклад. Можно использовать эту преобразованную модель непосредственно, а можно использовать полученные оценки параметров как оценки параметров исходной модели взвешенный МНК. Тогда уравнение преобразуется делением его левой и правой частей на:.

Гетероскедастичность и методы ее устранения

Кроме того, в этом случае оказывается смещённой и несостоятельной классическая оценка ковариационной матрицы МНК-оценок параметров. Поскольку МНК -оценки параметров моделей остаются несмещёнными состоятельными даже при гетероскедастичности, то при достаточном количестве наблюдений возможно применение обычного МНК.

Один из возможных методов устранения гетероскедастичности — это метод взвешенных наименьших квадратов ВНК.

Гетероскедастичность и методы ее устранения

Для каждой из выборок объема k оценивается свое уравнение регрессии и находятся суммы квадратов отклонений и соответственно. Также предполагается, что имеет нормальное распределение и отсутствует автокорреляция остатков.

Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия.

Однако, для более точных и правильных статистических выводов необходимо использовать стандартные ошибки в форме Уайта. Корректировка гетероскедастичности также является достаточно серьезной проблемой.

Гетероскедастичность не позволяет получить эффективные оценки коэффициентов уравнения регрессии, что приводит к необоснованным выводам относительно качества этих оценок. Метод взвешенных наименьших квадратов Гетероскедастичность не позволяет получить эффективные оценки коэффициентов уравнения регрессии, что приводит к необоснованным выводам относительно качества этих оценок.

Иначе гипотеза об отсутствии гетероскедастичности отклоняется.

Также предполагается, что имеет нормальное распределение и отсутствует автокорреляция остатков. Пространства имён Статья Обсуждение.

Следовательно статистические выводы о качестве полученных оценок могут быть неадекватными. Предполагается, что стандартное отклонение пропорционально значению x i переменной X в этом наблюдении, то есть. В других проектах Викисклад. Поэтому при обнаружении гетероскедастичности возникает необходимость каких-то преобразований модели в целях ее устранения.

Зададим доверительную вероятность p. Для этого уравнения уже выполнено условие гомоскедастичности. Поскольку МНК -оценки параметров моделей остаются несмещёнными состоятельными даже при гетероскедастичности, то при достаточном количестве наблюдений возможно применение обычного МНК.

Предполагается, что стандартное отклонение пропорционально значению x i переменной X в этом наблюдении, то есть. Эта страница последний раз была отредактирована 25 декабря в Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Теоретически полученные таким образом оценки должны быть лучше.

Предполагается, что стандартное отклонение пропорционально значению x i переменной X в этом наблюдении, то есть. Предполагается, что дисперсии отклонений будут либо увеличиваться, либо уменьшатся с ростом значений X.

Просмотры Читать Править Править код История. По F-таблицам находим граничную точку , гдеm — число факторов модели. Тогда уравнение преобразуется делением его левой и правой частей на:.

Обозначим через d разность между рангами значений переменной X и ,. Теоретически полученные таким образом оценки должны быть лучше. То есть скорее всего стандартное отклонение случайной ошибки модели следует полагать пропорциональным стоимости активов:.

FAQ Обратная связь Вопросы и предложения. Методы обнаружения гетероскедастичности Тест ранговой корреляции Спирмена Предполагается, что дисперсии отклонений будут либо увеличиваться, либо уменьшатся с ростом значений X.

Наличие гетероскедастичности случайных ошибок приводит к неэффективности оценок , полученных с помощью метода наименьших квадратов.

Однако, для более точных и правильных статистических выводов необходимо использовать стандартные ошибки в форме Уайта. На этих графиках разброс точек может меняться в зависимости от значения этих переменных. Методом наименьших квадратов находим оценки коэффициентов и возвращаемся к исходному уравнению.

По таблицам находим граничную точку. Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Метод наименьших квадратов мнк. Поскольку МНК -оценки параметров моделей остаются несмещёнными состоятельными даже при гетероскедастичности, то при достаточном количестве наблюдений возможно применение обычного МНК.



Кончил в презерватив порно видео
Муж ест сперму любовников жены
Порно с эриком русское
Порно в туалете новое через дырку
Секс с тремя девушками video onlain
Читать далее...

Категории