Слишком сложно? Тогда запросите консультацию специалиста!
Наша компания занимается тем, что помогает студентам выполнять различные учебные работы на заказ. Вы можете ознакомиться с перечнем выполняемых работ, а так же с их стоимостью на странице с ценами.
Так как гетероскедастичность принимает различные формы и ее точное проявление в модели почти никогда неизвестно, то и для выявления ее используются различные тесты и методы. Как результат – нет единого универсального метода для оценки данного явления, тем более что ни один из них не доказывает на 100% наличие гетероскедастичности. В литературе по эконометрии приводятся, по меньшей мере, десять различных методов для проверки наличия гетероскедастичности. К их числу относятся: анализ содержания проблемы, графический анализ, тест ранговой корреляции Спирмена, 
-критерий, параметрический и непараметрический тесты Гольдфельда-Квондта, тест Глейсера, тест Парка, тест Бреуша-Пэйгана, тест Уайта и др. Рассмотрим некоторые из них.
15. Критерий 
обнаружения гетероскедастичности.
М -критерий Используется для проверки гетероскедастичности при большом числе наблюдений исходных данных. Алгоритм метода распадается на пять шагов.
1-й шаг. Все наблюдения зависимой переменной разбиваются на 
групп 
в соответствии с уровнем изменения величины 
.
2-й шаг. Для каждой группы рассчитываются суммы квадратов отклонений 
3-й шаг. Находится общая сумма квадратов отклонений по всем группам
4-й шаг. Вычисляется параметр 
по формуле
,
где 
- общее число наблюдений;
- число наблюдений 
-1 группы.
5-й шаг. Рассчитывается значение критерия по формуле
,
который приближенно соответствует критерию 
при числе степеней свободы 
, когда дисперсия всех наблюдений однородна.
Если 
при заданном уровне значимости 
, то имеет место гетероскедастичность.
На основе данных из примера, рассмотренного для случая мультиколлинеарности, исследуем наличие гетероскедастичности с помощью -критерия.
Разобьем наблюдения на пять групп по пять наблюдений в каждой группе:
| Группа 1 | Группа 2 | Группа 3 | Группа 4 | Группа 5 |
| 1,82 | 3,71 | 3,24 | 2,83 | 1,49 |
| 2,19 | 3,07 | 2,12 | 3,03 | 2,69 |
| 4,23 | 1,75 | 3,95 | 3,08 | 2,29 |
| 1,66 | 4,78 | 2,28 | 3,49 | 1,92 |
| 1,84 | 3,35 | 0,47 | 2,00 | 4,22 |
Найдем сумму квадратов отклонений индивидуальных значений каждой группы от своего среднего значения:
, 
, 
, 
, 
,
, 
,
, 
,
.
Рассчитаем общую сумму квадратов отклонений по пяти группам:
.
Определим параметр :
Найдем критерий :
.
Для числа степеней свободы 
и уровня значимости 
находим табличное значение критерия 
и сравниваем с ним полученное значение критерия 
. Так как 
, то делаем заключение об отсутствии гетероскедастичности для исследуемого набора данных.
16. Алгоритм Гольдфельда-Квондта
