Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Методи визначення гетероскедастичності: перевірка гетероскедастичності на основі критерію m; параметричний тест Гольдфельда-Квандта; непараметричний тест Гольдфельда-Квандта; тест Глейсера.
Перевірка гетероскедастичності на основі критерію Цей метод застосовується тоді, коли вихідна сукупність спостережень досить велика. Розглянемо відповідний алгоритм. Крок 1. Вихідні дані залежної змінної розбиваються на груп відповідно до зміни рівня величини . Крок 2. За кожною групою даних обчислюється сума квадратів відхилень: Крок 3. Визначається сума квадратів відхилень в цілому по всій сукупності спостережень: Крок 4. Обчислюється параметр : де – загальна сукупність спостережень; – кількість спостережень -ї групи. Крок 7. Обчислюється критерій: який наближено відповідатиме розподілу при ступені свободи , коли дисперсія всіх спостережень однорідна. Тобто якщо значення не менше за табличне значення при вибраному рівні довіри і ступені свободи , то спостерігається гетероскедастичність. Параметричний тест Гольдфельда-Квандта Коли сукупність спостережень невелика, то розглянутий метод не застосовний. У такому разі Гольдфельд і Квандт запропонували розглянути випадок, коли , тобто дисперсія залишків зростає пропорційно до квадрата однієї з незалежних змінних моделі:
Для виявлення наявності гетероскедастичності згадані вчені склали параметричний тест, в якому потрібно виконати такі кроки. Крок 1. Упорядкувати спостереження відповідно до величини елементів вектора . Крок 2. Відкинути спостережень, які містяться в центрі вектора. Згідно з експериментальними розрахунками автори знайшли оптимальні співвідношення між параметрами і , де – кількість елементів вектора : Крок 3. Побудувати дві економетричні моделі на основі 1МНК за двома утвореними сукупностями спостережень за умови, що перевищує кількість змінних m. Крок 4. Знайти суму квадратів залишків за першою (1) і другою (2) моделями і : , де – залишки за моделлю (1); , де – залишки за моделлю (2). Крок 7. Обчислити критерій який в разі виконання гіпотези про гомоскедастичність відповідатиме -розподілу з , ступенями свободи. Це означає, що обчислене значення порівнюється з табличним значенням F-критерію для ступенів свободи і і вибраного рівня довіри. Якщо , то гетероскедастичність відсутня. Узагальнених метод найменших квадратів оцінки параметрів лінійної економетричної моделі з гетероскедастичними залишками.
Числовий приклад застосування методу Ейткена. Прогноз. Тема 13. Природа, наслідки та методи визначення автокореляції. Метод Ейткена 1. Природа й наслідки автокореляції. 2. Методи визначення автокореляції. 3. Критерій Дарбіна-Уотсона. 4. Критерій фон Неймана. 5. Нециклічний коефіцієнт автокореляції. 6. Циклічний коефіцієнт автокореляції. 7. Авторегресійні моделі. 8. Оцінка параметрів моделі з автокорельованими залишками. 9. Метод Ейткена. 10. Метод перетворення вихідної інформації. 11. Метод Кочрена-Оркатта. 12. Метод Дарбіна. 13. Багатофакторні лінійні економетричні моделі динаміки та особливості їх побудови. 14. Поняття лага і лагових змінних. 15. Моделі розподіленого лагу. 16. Взаємна кореляційна функція. 17. Методи оцінювання параметрів за схемою Койка, адаптивних сподівань часткового коригування.
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-02-07; просмотров: 757; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.17.5.68 (0.006 с.) |