![演示文稿異方差及其處理_第1頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view/afec7f196172b5cda4170a4db64c3c6a/afec7f196172b5cda4170a4db64c3c6a1.gif)
![演示文稿異方差及其處理_第2頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view/afec7f196172b5cda4170a4db64c3c6a/afec7f196172b5cda4170a4db64c3c6a2.gif)
![演示文稿異方差及其處理_第3頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view/afec7f196172b5cda4170a4db64c3c6a/afec7f196172b5cda4170a4db64c3c6a3.gif)
![演示文稿異方差及其處理_第4頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view/afec7f196172b5cda4170a4db64c3c6a/afec7f196172b5cda4170a4db64c3c6a4.gif)
![演示文稿異方差及其處理_第5頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view/afec7f196172b5cda4170a4db64c3c6a/afec7f196172b5cda4170a4db64c3c6a5.gif)
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演示文稿異方差及其處理現(xiàn)在是1頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五(優(yōu)選)異方差及其處理現(xiàn)在是2頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五案例:用截面數(shù)據(jù)估計(jì)消費(fèi)函數(shù)上機(jī)實(shí)驗(yàn):利用31個(gè)省市自治區(qū)的人均收入與人均消費(fèi)數(shù)據(jù)估計(jì)消費(fèi)函數(shù)。Consumption=0.7042*Incomet=(83.0652)R2=0.9289現(xiàn)在是3頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五案例:用截面數(shù)據(jù)估計(jì)消費(fèi)函數(shù)觀察殘差圖(取殘差絕對(duì)值):現(xiàn)在是4頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五案例:用截面數(shù)據(jù)估計(jì)消費(fèi)函數(shù)直觀感受:
存在異方差(heteroskedasticity)現(xiàn)在是5頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五Homoskedasticity
(同方差)現(xiàn)在是6頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五Heteroskedasticity(異方差)現(xiàn)在是7頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的危害OLS估計(jì)量依然是無(wú)偏的但不再具有有效性!!t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)無(wú)效置信區(qū)間不可信現(xiàn)在是8頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷1.畫(huà)圖法:以Xi或Yi為橫坐標(biāo),以|ei|或ei2為縱坐標(biāo)這說(shuō)明沒(méi)有異方差Xi或Yi|ei|0Xi或Yiei0現(xiàn)在是9頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷這說(shuō)明存在異方差Xi或Yiei0Xi或Yi|ei|01.畫(huà)圖法:現(xiàn)在是10頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五消費(fèi)與收入(我國(guó)31個(gè)省市,2011年)橫軸:收入;縱軸:殘差;現(xiàn)在是11頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五消費(fèi)與收入(我國(guó)31個(gè)省市,2011年)橫軸:收入縱軸:殘差的絕對(duì)值現(xiàn)在是12頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗(yàn)(1)戈里瑟檢驗(yàn)(Glezsertest)(2)戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)(Glodfeld-Quandttest)(3)懷特檢驗(yàn)(Whitetest)
現(xiàn)在是13頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗(yàn)(1)戈里瑟檢驗(yàn)(Glezsertest):
①原始回歸,獲得殘差ei;②用|e|對(duì)可疑變量做各種形式的回歸;③對(duì)原假設(shè)H0:δ1=0,進(jìn)行檢驗(yàn).現(xiàn)在是14頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗(yàn)(1)戈里瑟檢驗(yàn)(Glezsertest):
回歸的形式通常為如下幾種:現(xiàn)在是15頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五對(duì)本例進(jìn)行Glezsertest
現(xiàn)在是16頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗(yàn)(2)戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)(Glodfeld-Quandttest)
先給原始數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,然后。。?,F(xiàn)在是17頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)(Glodfeld-Quandttest)?個(gè)樣本3/8個(gè)樣本兩個(gè)回歸可以產(chǎn)生兩個(gè)殘差平方和同方差時(shí),兩個(gè)殘差平方和應(yīng)該差不多!現(xiàn)在是18頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗(yàn)(2)戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)(Glodfeld-Quandttest)在同方差的情況下,有:
所以,可進(jìn)行F檢驗(yàn)?,F(xiàn)在是19頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗(yàn)(2)戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)(Glodfeld-Quandttest)
如果,則拒絕“原假設(shè)”存在異方差
現(xiàn)在是20頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五現(xiàn)在是21頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五現(xiàn)在是22頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)(Glodfeld-Quandttest)所以,拒絕原假設(shè)。即,認(rèn)為存在異方差
現(xiàn)在是23頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗(yàn)(3)懷特檢驗(yàn)(Whitetest):
由H.White1980年提出①原始回歸,獲得殘差ei;②用ei2對(duì)常數(shù)項(xiàng)、x,x2,交叉項(xiàng)同時(shí)做回歸;(回歸方程稱(chēng)為:輔助方程ausiliaryequation)
該方程中,解釋變量的個(gè)數(shù)為“p”(不不包括常數(shù)項(xiàng))
現(xiàn)在是24頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗(yàn)(3)懷特檢驗(yàn):③由上述輔助方程的R2構(gòu)成的統(tǒng)計(jì)量nR2服從X2(p)分布,可進(jìn)行卡方檢驗(yàn);
大于臨界值時(shí),拒絕同方差假設(shè)
當(dāng)然,也可以應(yīng)用F檢驗(yàn)。現(xiàn)在是25頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五現(xiàn)在是26頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五案例:紐約的租金和收入現(xiàn)在是27頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五案例:紐約的租金和收入因變量:RENT(n=108)變量系數(shù)T統(tǒng)計(jì)量C5455.489.05Income0.064.42R2=0.1555現(xiàn)在是28頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五案例:紐約的租金和收入因變量:e2
(n=108)R2=0.082
懷特的輔助回歸變量系數(shù)T統(tǒng)計(jì)量C-14657900-1.58Income1200.582.42Income2-0.01-1.87現(xiàn)在是29頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五案例:紐約的租金和收入懷特統(tǒng)計(jì)量=108*0.082=8.87,自由度為2的卡方統(tǒng)計(jì)量=5.99拒絕“沒(méi)有異方差”的原假設(shè)!現(xiàn)在是30頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五點(diǎn)點(diǎn)滴滴:EVIEWS設(shè)計(jì)的一個(gè)缺陷:(1)如果在進(jìn)行懷特檢驗(yàn)時(shí),選擇“不包括交叉項(xiàng)”;(2)如果你的原始回歸本身不帶常數(shù)項(xiàng);在上述兩種情況下,white檢驗(yàn)的輔助回歸方程中都不會(huì)出現(xiàn)“解釋變量的水平值”,只有其平方項(xiàng)?,F(xiàn)在是31頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗(yàn)
注意:遺漏變量對(duì)異方差檢驗(yàn)的影響
當(dāng)原方程遺漏重要變量時(shí),異方差檢驗(yàn)通常無(wú)法通過(guò);所以,在進(jìn)行異方差檢驗(yàn)時(shí),先要保證沒(méi)有遺漏重要變量——拉姆齊檢驗(yàn)
現(xiàn)在是32頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的診斷
更多的時(shí)候,我們需要進(jìn)行定性的分析?。。。。?!
現(xiàn)在是33頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的處理1、加權(quán)最小二乘法(WLS)WeightedLeastSquares
廣義最小二乘(GLS)
GeneralizedLeastSquares前者是后者的特例。
現(xiàn)在是34頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五GeneralizedLeastSquares考慮如下數(shù)據(jù)生成過(guò)程:
現(xiàn)在是35頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五GLS:TransformedData現(xiàn)在是36頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的處理
現(xiàn)在是37頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的處理
現(xiàn)在是38頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的處理
現(xiàn)在是39頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五本例進(jìn)行Glezsertest時(shí),有如下結(jié)果
現(xiàn)在是40頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五估計(jì)消費(fèi)函數(shù)時(shí),對(duì)異方差的處理
現(xiàn)在是41頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五現(xiàn)在是42頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五估計(jì)消費(fèi)函數(shù)時(shí),對(duì)異方差的處理加權(quán)最小二乘法變形后做回歸的結(jié)果:
現(xiàn)在是43頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五估計(jì)消費(fèi)函數(shù)時(shí),對(duì)異方差的處理加權(quán)最小二乘法對(duì)新方程再做“異方差檢驗(yàn)”:
HeteroskedasticityTest:White
Obs*R-squared 0.934813
Prob.Chi-Square(1) 0.3336
異方差已經(jīng)剔除!
現(xiàn)在是44頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的處理2、可行的廣義最小二乘(FeasibleGLS)
但通常di與Xi之間的關(guān)系并不能確定!
假設(shè):
那么h就是一個(gè)未知數(shù)!如何知道h的大小呢?
var(ei)=s2Xih現(xiàn)在是45頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的處理2、可行的廣義最小二乘(FeasibleGLS)估計(jì)出h后,再進(jìn)行變換:
現(xiàn)在是46頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五現(xiàn)在是47頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五估計(jì)消費(fèi)函數(shù)時(shí),對(duì)異方差的處理
現(xiàn)在是48頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五
現(xiàn)在是49頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的處理2、可行的廣義最小二乘
但是該方法在研究者錯(cuò)誤地設(shè)定異方差的形式后,F(xiàn)GLS估計(jì)量仍然不是有效的!基于FGLS估計(jì)的t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)仍然有問(wèn)題。
現(xiàn)在是50頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五異方差的處理3、懷特異方差的一致標(biāo)準(zhǔn)誤差
思想:仍然使用OLS,因此估計(jì)量是有偏的,但如果標(biāo)準(zhǔn)差能夠足夠小,那么我們的估計(jì)仍然是令人滿(mǎn)意的。
現(xiàn)在是51頁(yè)\一共有53頁(yè)\編輯于星期五WhiteRobustStandardErrorsForOLSwithaninterceptandasingleexplanator, ,wehavederivedtheformulaforthe:Howe
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