MaxEdu.ru
» » » Параметричний тест Гольдфельда-Квандта
Вернуться назад

Параметричний тест Гольдфельда-Квандта

Коли сукупність спостережень невелика, то розглянути вище метод не застосовний.
У такому разі Гольдфельд і Квант запропонували розглянути випадок, коли М (ии’)= , тобто дисперсія залишків зростає пропорційно до квадрата однієї з незалежних змінних медалі:
Y=ХА=u.
Для виявлення наявності гетероскедастичності згадані вчені склали параметричний тест, в якому потрібно виконати такі кроки.
Крок 1. Упорядкувати спостереження відповідно до величини елементів вектора Хj .
Крок 2. Відкинути с спостережень, які мітять в центрі вектора. Згідно з експериментальними розрахунками автори знайшли оптимальні співвідношення між параметрами с і n, де n– кількість елементів вектора хj :
.
Крок 3. Побудувати дві економетричні моделі на основі 1МНК за двома утвореними сукупностями спостережень обсягом n1 =за умови, що обсяг n2 =перевищує кількість змінних m.
Крок 4. Знайти суму квадратів залишків за першою (1) і другою (2) моделями S1 іS2 :
S1 =uu1 ,
Де u1 – залишки за моделлю (1);
S2 =uu2 ,
Крок 5. Обчислити критерій
,
який в разі виконання гіпотези про гомоскедастичність відповідатиме F-розподілу з (n1 -c-2m)/2, (n2 -c-2m)/2 ступенями свободи. Це означає, що обчислення R* порівнюється з табличним значенням F-критерію для ступенів свободи (n-с-2m)/2 і (n-с-2m)/2 і вибраного рівня довіри. Якщо R*Fтабл, то гетероскедастичність відсутня.
Приклад 1. У табл. 1. наведено дані про загальні витрати та витрати на харчування. Для цих даних перевірити гіпотезу про відсутність гетероскедастичності.
Таблиця 1.
Номер спостереження Витрати на харчування, ум.од. Загальні витрати, ум. од. u u2
1 2,30 15 2,16 0,14 0,020
2 2,20 15 2,16 0,04 0,002
3 2,08 16 2,20 -0,12 0,015
4 2,20 17 2,25 -0,05 0,002
5 2,10 7 2,25 -0,15 0,022
6 2,32 18 2,29 0,26 0,0007
7 2,45 19 2,34 0,11 0,012
8 2,50 20
9 2,20 20
10 2,50 22
11 3,10 64
12 2,50 68 2,37 0,13 0,016
13 2,82 72 2,52 1,29 0,085
14 3,04 80 2,68 0,36 0,128
15 2,70 85 2,99 -0,29 0,084
16 3,94 90 3,18 0,76 0,573
17 3,10 95 3,38 -0,28 0,076
18 3,99 100 3,57 0,42 0,178
Розв’язання.
1. Ідентифікуємо змінні:
Y – витрати на харчування, залежна змінна,
Х – загальні витрати, не6залежна змінна;
Y=f (X,u)
2. Для перевірки гіпотези про відсутність гетероскедастичності застосуємо параметричний тест Гольдфельда-Квандта.
2.1. Упорядкуємо значення незалежної змінної від меншого до більшого і відкинемо с значень, які містяться всередині впорядкованого ряду:
,
2.3. Визначимо залишки за цими двома моделями:
u= YІ - І ;
u= YІІ - ІІ .
Залишки та квадрати залишків наведено в табл. 7.3.
2.4. Обчислимо залишкові дисперсії та знайдемо їх співвідношення:
2.5. Порівняємо критерій R* з критичним значенням F-критерію при і ступенях свободи і рвані довіри Р=0,99 Fа=0,01 =11. Оскільки R*>Fкр , то вихідні дані мають гетероскедастичність.
Непараметричний тести Гольдфельда-Кванта
Гольдфельд і Квант для оцінювання наявності гетероскедастичності запропонували також непараметричний тест. Цей тест базується на числі піків у величини залишків після упорядкування спостережень за хij .
Закономірність зміни залишків, коли дисперсія є однорідною, - явище гемоскедастичності ілюструє рис. 1, а спостерігається явище гетероскедастичності.
Цей тест, звичайно, не такий надійний, як параметричний, але від досить простий.

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать полную версию
Рефераты по информатике Коли сукупність спостережень невелика, то розглянути вище метод не застосовний. У такому разі Гольдфельд і Квант запропонували розглянути випадок,
Оценок: 206 (Средняя 5 из 5)

Специалисты RetsCorp работают в digital-сфере более 7 лет. За это время мы разработали более 500+ успешных проектов. Основываясь на своем опыте и знании рынка, мы с уверенностью можем сказать, что будет работать, а что — нет. Заказывая создание лендинга для бизнеса в нашей студии, вы получаете работающие решения, необходимые именно вашему бизнесу.

Сотрудничая с нами, вы будете не клиентом, а нашим партнером. Благодаря этому мы будем развивать ваш бизнес как собственный. Мы так же как и вы заинтересованы в успехе проекта, поскольку ваша успешность будет нашей рекламой.

© 2014 - 2022 MaxEdu.ru