Outine 异方差的概念 异方差的来源与后果 异方差检验 异方差的修正方法加权最小二乘法 案例分析 Chapter 5 Heteroskedasticity (第五章异方差) 教师:席尧生 minixi@21cn. com 重庆工商大学经济学教研室 October 26. 2004 口 教师:席尧生 Chapter 5 Heteroskedasticity
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û Chapter 5 Heteroskedasticity (1ÊÙ É ) µR) minixi@21cn.com óûÆ·²LÆï¿ October 26, 2004 µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方盏 异方是的修正方法一 异方差的概念 异方差的来源与后果 异方差检验 戈德菲尔德夸特( Goldfeld-Quandt)检脸 戈里瑟( H Glejser)检验 斯皮尔曼( Spearman)等级相关系数检验 异方差的修正方法—加权最小二乘法 案例分析 斯皮尔曼等级相类系数检脸 戈德菲尔德一夸特检脸 应用加权最小二乘法储计储蓄模型 将模型的加权最小二粟法来估计式用于预测 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É Vg É 5 J É u ã«{ {-§A£Goldfeld-Quandt¤u {pÙ£H.Glejser¤u dù£Spearman¤ ?'Xêu Whiteu É ?{——\¦{ Y~©Û ã«{u dù ?aXêu {§Au Whiteu A^\¦{O;O . ò .\¦{5Oª^uýÿ µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方基的 异方是的修正方法一 异方差的定义 应用OLS法估计计量模型 yt= Bo+ B1atl B2Tt2 +.+ Bktk+ut 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É ½Â I A^OLS{OOþ . yt = β0 + β1xt1 + β2xt2 + · · · + βkxtk + ut I §b Var(ut) = σ 2 = ~ê t = 1, 2, · · · , T I ¡Ó 5½àg 5 I 3²L¯K¥ ÎÜb½^¹é§ eVar(ut) = σ 2 t 6= ~ê§=µ Var(ui) 6= Var(uj ) i 6= j, i, j = 1, 2, · · · , T I ¡utäkÉ 5 µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方基的 异方是的修正方法一 异方差的定义 应用OLS法估计计量模型 yt= Bo+ B1atl B2Tt2 +.+ Bktk+ut 时,假设 var(ux)=02=常数t=1,2,…,T 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É ½Â I A^OLS{OOþ . yt = β0 + β1xt1 + β2xt2 + · · · + βkxtk + ut I §b Var(ut) = σ 2 = ~ê t = 1, 2, · · · , T I ¡Ó 5½àg 5 I 3²L¯K¥ ÎÜb½^¹é§ eVar(ut) = σ 2 t 6= ~ê§=µ Var(ui) 6= Var(uj ) i 6= j, i, j = 1, 2, · · · , T I ¡utäkÉ 5 µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方基的 异方是的修正方法一 异方差的定义 应用OLS法估计计量模型 yt= Bo+ B1atl B2Tt2 +.+ Bktk+ut 时,假设 var(ux)=02=常数t=1,2,…,T 称为同方差性或齐次方差性 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É ½Â I A^OLS{OOþ . yt = β0 + β1xt1 + β2xt2 + · · · + βkxtk + ut I §b Var(ut) = σ 2 = ~ê t = 1, 2, · · · , T I ¡Ó 5½àg 5 I 3²L¯K¥ ÎÜb½^¹é§ eVar(ut) = σ 2 t 6= ~ê§=µ Var(ui) 6= Var(uj ) i 6= j, i, j = 1, 2, · · · , T I ¡utäkÉ 5 µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方基的 异方是的修正方法一 异方差的定义 应用OLS法估计计量模型 yt= Bo+ B1atl B2Tt2 +.+ Bktk+ut 时,假设 var(ux)=02=常数t=1,2,…,T 称为同方差性或齐次方差性 在经济问题中完全符合假定条件的情况很少, 若Var(ut)=a2≠常数,即 Var(u)≠Var(u 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É ½Â I A^OLS{OOþ . yt = β0 + β1xt1 + β2xt2 + · · · + βkxtk + ut I §b Var(ut) = σ 2 = ~ê t = 1, 2, · · · , T I ¡Ó 5½àg 5 I 3²L¯K¥ ÎÜb½^¹é§ eVar(ut) = σ 2 t 6= ~ê§=µ Var(ui) 6= Var(uj ) i 6= j, i, j = 1, 2, · · · , T I ¡utäkÉ 5 µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方基的 异方是的修正方法一 异方差的定义 应用OLS法估计计量模型 yt= Bo+ B1atl B2Tt2 +.+ Bktk+ut 时,假设 var(ux)=02=常数t=1,2,…,T 称为同方差性或齐次方差性 在经济问题中完全符合假定条件的情况很少, 若Var(ut)=a2≠常数,即 Var(u)≠Var(u 称ut具有异方差性 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É ½Â I A^OLS{OOþ . yt = β0 + β1xt1 + β2xt2 + · · · + βkxtk + ut I §b Var(ut) = σ 2 = ~ê t = 1, 2, · · · , T I ¡Ó 5½àg 5 I 3²L¯K¥ ÎÜb½^¹é§ eVar(ut) = σ 2 t 6= ~ê§=µ Var(ui) 6= Var(uj ) i 6= j, i, j = 1, 2, · · · , T I ¡utäkÉ 5 µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方基的 异方是的修正方法一 元线性回归中随机变量ut的方差随xt的增加而变化 图:异方差随解释变量增加而增加的示意图 这只是异方差的一种特殊情形 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û 5£8¥ÅCþut xtO\ Cz ã: É )ºCþO\ O\«¿ã I ù´É «AÏ/ µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方基的 异方是的修正方法一 异方差随解释变量增加而增加的示意图 图:异方差随解释变量变化的四种不同趋势 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É )ºCþO\ O\«¿ã ã: É )ºCþCzo«ØÓª³ µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方基的 异方是的修正方法一 异方差随解释变量变化的四种不同趋势 设犹=A+1xt+ut 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É )ºCþCzo«ØÓª³ I yt = β0 + β1xt + ut I É 53Ñ:ãþNÒ´ÅØ )ºCþC z Cĵ I ãa§utØxtCz Cz§ut´Ó I ãb§utxtO\ O\§ut´4OÉ I ãc, utxtO\ ~§ut´4~É I ãd, xtCz§ut vk½CÄ5Æ µR) Chapter 5 Heteroskedasticity