Гетероскедастичность случайной составляющей презентация

Содержание

Слайд 2

Гетероскедастичность случайной составляющей

Пусть нарушено первое условие
Тогда говорят, что имеет место гетероскедастичность, т.е.

ошибки регрессии имеют непостоянные дисперсии

В этом случае МНК не является лучшим методом.

Гетероскедастичность случайной составляющей Пусть нарушено первое условие Тогда говорят, что имеет место гетероскедастичность,

Слайд 3

Условия Гаусса-Маркова

Иллюстрация гомоскедастичности. МНК можно использовать. Разброс вокруг
линии регрессии постоянный

Условия Гаусса-Маркова Иллюстрация гомоскедастичности. МНК можно использовать. Разброс вокруг линии регрессии постоянный

Слайд 4

Условия Гаусса-Маркова

Иллюстрация гетероскедастичности. МНК нельзя использовать, разброс вокруг
линии регрессии увеличивается с ростом

х.

Условия Гаусса-Маркова Иллюстрация гетероскедастичности. МНК нельзя использовать, разброс вокруг линии регрессии увеличивается с ростом х.

Слайд 5

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

Слайд 6

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

Слайд 7

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

Разброс вокруг линии регрессии

увеличивается с ростом ВРП. Есть
непостоянство дисперсии (гетероскедастичность)

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам) Разброс вокруг линии

Слайд 8

График остатков в зависимости от ВРП также позволяет увидеть гетероскедастичность, чем больше ВРП,

тем больше по модулю остатки

График остатков в зависимости от ВРП также позволяет увидеть гетероскедастичность, чем больше ВРП,

Слайд 9

ПОСЛЕДСТВИЯ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

1. Обычная МНК оценка становится не самой точной (есть более точные оценки).


2. Проверка значимости коэффициентов становится некорректной

ПОСЛЕДСТВИЯ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ 1. Обычная МНК оценка становится не самой точной (есть более точные

Слайд 10

Визуальный метод.
Диаграмма рассеяния

ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Визуальный метод. Диаграмма рассеяния ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Слайд 11

Визуальный метод.
Графики остатков после построения оценок по методу МНК

ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Визуальный метод. Графики остатков после построения оценок по методу МНК ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Слайд 12

19

ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

19 ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Слайд 13

Тесты:
1. Тест ранговой корреляции Спирмена.
2. Тест Глейзера.
3. Тест Голдфелда-Квандта.
4. Тест Уайта.

ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

В специализированных

эконометрических пакетах эти тесты есть

Кроме визуального метода используются более точные методы

Тесты: 1. Тест ранговой корреляции Спирмена. 2. Тест Глейзера. 3. Тест Голдфелда-Квандта. 4.

Слайд 14

Устранение ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

1) Использовать обобщенный метод наименьших квадратов
В этом методе предполагается, что стандартное отклонение

остатков пропорционально одной из объясняющих переменных

Например,

Устранение ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ 1) Использовать обобщенный метод наименьших квадратов В этом методе предполагается, что

Слайд 15

Устранение гетероскедастичности пример

Делим уравнение на эту объясняющую переменную (в примере на ВРП )

Тогда

Устранение гетероскедастичности пример Делим уравнение на эту объясняющую переменную (в примере на ВРП ) Тогда

Слайд 16

Устранение гетероскедастичности пример

Создаем новые переменные

Устранение гетероскедастичности пример Создаем новые переменные

Слайд 17

Устранение гетероскедастичности пример

Устранение гетероскедастичности пример

Слайд 18

Устранение гетероскедастичности пример

Визуально гетероскедастичность отсутствует

Устранение гетероскедастичности пример Визуально гетероскедастичность отсутствует

Слайд 19

2) Изменить функциональную форму модели

С ростом х растет разброс вокруг линии регрессии. Есть

гетероскедастичность

2) Изменить функциональную форму модели С ростом х растет разброс вокруг линии регрессии. Есть гетероскедастичность

Имя файла: Гетероскедастичность-случайной-составляющей.pptx
Количество просмотров: 44
Количество скачиваний: 0