異方差及其處理課件

第二章：異方差及其處理1整理版課件第二章：異方差及其處理1整理版課件案例：用截面數(shù)據(jù)估計消費(fèi)函數(shù)上機(jī)實驗：利用31個省市自治區(qū)的人均收入與人均消費(fèi)數(shù)據(jù)估計消費(fèi)函數(shù)。Consumption=0.7042*Incomet=(83.0652)R2=0.92892整理版課件案例：用截面數(shù)據(jù)估計消費(fèi)函數(shù)上機(jī)實驗：利用31個省市自治區(qū)的案例：用截面數(shù)據(jù)估計消費(fèi)函數(shù)觀察殘差圖（取殘差絕對值）：3整理版課件案例：用截面數(shù)據(jù)估計消費(fèi)函數(shù)觀察殘差圖（取殘差絕對值）：3整案例：用截面數(shù)據(jù)估計消費(fèi)函數(shù)直觀感受：

存在異方差（heteroskedasticity）4整理版課件案例：用截面數(shù)據(jù)估計消費(fèi)函數(shù)直觀感受：4整理版課件Homoskedasticity

（同方差）5整理版課件Homoskedasticity（同方差）5整理版課件Heteroskedasticity（異方差）6整理版課件Heteroskedasticity（異方差）6整理版課件異方差的危害OLS估計量依然是無偏的但不再具有有效性??！t檢驗、F檢驗無效置信區(qū)間不可信7整理版課件異方差的危害OLS估計量依然是無偏的7整理版課件異方差的診斷1.畫圖法：以Xi或Yi為橫坐標(biāo)，以|ei|或ei2為縱坐標(biāo)這說明沒有異方差Xi或Yi|ei|0Xi或Yiei08整理版課件異方差的診斷1.畫圖法：這說明沒有異方差Xi或Yi|ei|0異方差的診斷這說明存在異方差Xi或Yiei0Xi或Yi|ei|01.畫圖法：9整理版課件異方差的診斷這說明存在異方差Xi或Yiei0Xi或Yi消費(fèi)與收入（我國31個省市，2011年）橫軸：收入；縱軸：殘差；10整理版課件消費(fèi)與收入（我國31個省市，2011年）橫軸：收入；10整理消費(fèi)與收入（我國31個省市，2011年）橫軸：收入縱軸：殘差的絕對值11整理版課件消費(fèi)與收入（我國31個省市，2011年）橫軸：收入11整理版異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗(1)戈里瑟檢驗(Glezsertest)(2)戈德菲爾德-匡特檢驗（Glodfeld-Quandttest）(3)懷特檢驗（Whitetest）

12整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗12整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗（1）戈里瑟檢驗(Glezsertest)：

①原始回歸，獲得殘差ei；②用|e|對可疑變量做各種形式的回歸；③對原假設(shè)H0：δ1=0,進(jìn)行檢驗.13整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗13整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗（1）戈里瑟檢驗(Glezsertest)：

回歸的形式通常為如下幾種：14整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗14整理版課件對本例進(jìn)行Glezsertest

15整理版課件對本例進(jìn)行Glezsertest

15整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗（2）戈德菲爾德-匡特檢驗（Glodfeld-Quandttest）

先給原始數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，然后。。。16整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗16整理版課件戈德菲爾德-匡特檢驗（Glodfeld-Quandttest）?個樣本3/8個樣本兩個回歸可以產(chǎn)生兩個殘差平方和同方差時，兩個殘差平方和應(yīng)該差不多！17整理版課件戈德菲爾德-匡特檢驗（Glodfeld-Quandtte異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗（2）戈德菲爾德-匡特檢驗（Glodfeld-Quandttest）在同方差的情況下，有：

所以，可進(jìn)行F檢驗。18整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗18整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗（2）戈德菲爾德-匡特檢驗（Glodfeld-Quandttest）

如果，則拒絕“原假設(shè)”

存在異方差

19整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗

19整理版課件20整理版課件20整理版課件21整理版課件21整理版課件戈德菲爾德-匡特檢驗（Glodfeld-Quandttest）所以，拒絕原假設(shè)。即，認(rèn)為存在異方差

22整理版課件戈德菲爾德-匡特檢驗（Glodfeld-Quandtte異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗（3）懷特檢驗（Whitetest）：

由H.White1980年提出①原始回歸，獲得殘差ei；②用ei2對常數(shù)項、x，x2，交叉項同時做回歸；(回歸方程稱為：輔助方程ausiliaryequation)

該方程中，解釋變量的個數(shù)為“p”(不不包括常數(shù)項)

23整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗23整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗（3）懷特檢驗：

③由上述輔助方程的R2構(gòu)成的統(tǒng)計量nR2服從X2(p)分布，可進(jìn)行卡方檢驗；

大于臨界值時，拒絕同方差假設(shè)

當(dāng)然，也可以應(yīng)用F檢驗。24整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗24整理版課件25整理版課件25整理版課件案例：紐約的租金和收入26整理版課件案例：紐約的租金和收入26整理版課件案例：紐約的租金和收入因變量：RENT（n=108）變量系數(shù)T統(tǒng)計量C5455.489.05Income0.064.42R2=0.155527整理版課件案例：紐約的租金和收入因變量：RENT（n=108）變量系數(shù)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)計量C-14657900-1.58Income1200.582.42Income2-0.01-1.8728整理版課件案例：紐約的租金和收入因變量：e2（n=108）R2=0.案例：紐約的租金和收入懷特統(tǒng)計量=108*0.082=8.87，自由度為2的卡方統(tǒng)計量=5.99拒絕“沒有異方差”的原假設(shè)！29整理版課件案例：紐約的租金和收入懷特統(tǒng)計量=108*0.082=8.8點點滴滴：EVIEWS設(shè)計的一個缺陷：（1）如果在進(jìn)行懷特檢驗時，選擇“不包括交叉項”；（2）如果你的原始回歸本身不帶常數(shù)項；在上述兩種情況下，white檢驗的輔助回歸方程中都不會出現(xiàn)“解釋變量的水平值”，只有其平方項。30整理版課件點點滴滴：EVIEWS設(shè)計的一個缺陷：30整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗

注意：遺漏變量對異方差檢驗的影響

當(dāng)原方程遺漏重要變量時，異方差檢驗通常無法通過；所以，在進(jìn)行異方差檢驗時，先要保證沒有遺漏重要變量——拉姆齊檢驗

31整理版課件異方差的診斷2、正規(guī)的檢驗31整理版課件異方差的診斷

更多的時候，我們需要進(jìn)行定性的分析?。。。。?！

32整理版課件異方差的診斷32整理版課件異方差的處理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。

33整理版課件異方差的處理1、加權(quán)最小二乘法(WLS)33整理版課件GeneralizedLeastSquares考慮如下數(shù)據(jù)生成過程：

34整理版課件GeneralizedLeastSquares考慮如下數(shù)GLS:TransformedData35整理版課件GLS:TransformedData35整理版課件異方差的處理

36整理版課件異方差的處理

36整理版課件異方差的處理

37整理版課件異方差的處理

37整理版課件異方差的處理

38整理版課件異方差的處理

38整理版課件本例進(jìn)行Glezsertest時，有如下結(jié)果

39整理版課件本例進(jìn)行Glezsertest時，有如下結(jié)果估計消費(fèi)函數(shù)時，對異方差的處理

40整理版課件估計消費(fèi)函數(shù)時，對異方差的處理

40整理版課件41整理版課件41整理版課件估計消費(fèi)函數(shù)時，對異方差的處理加權(quán)最小二乘法變形后做回歸的結(jié)果：

42整理版課件估計消費(fèi)函數(shù)時，對異方差的處理加權(quán)最小二乘法42整理版課件估計消費(fèi)函數(shù)時，對異方差的處理加權(quán)最小二乘法對新方程再做“異方差檢驗”：

HeteroskedasticityTest:White

Obs*R-squared 0.934813

Prob.Chi-Square(1) 0.3336

異方差已經(jīng)剔除！

43整理版課件估計消費(fèi)函數(shù)時，對異方差的處理加權(quán)最小二乘法43整理版課件異方差的處理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就是一個未知數(shù)！如何知道h的大小呢？

var(ei)=s2Xih44整理版課件異方差的處理2、可行的廣義最小二乘（FeasibleG異方差的處理2、可行的廣義最小二乘（FeasibleGLS）估計出h后，再進(jìn)行變換：

45整理版課件異方差的處理2、可行的廣義最小二乘（FeasibleG46整理版課件46整理版課件估計消費(fèi)函數(shù)時，對異方差的處理

47整理版課件估計消費(fèi)函數(shù)時，對異方差的處理

47整理版課件

48整理版課件48整理版課件異方差的處理2、可行的廣義最小二乘

但是該方法在研究者錯誤地設(shè)定異方差的形式后，F(xiàn)GLS估計量仍然不是有效的！基于FGLS估計的t檢驗、F檢驗仍然有問題。

49整理版課件異方差的處理2、可行的廣義最小二乘49整理版課件異方差的處理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，那么我們的估計仍然是令人滿意的。

50整理版課件異方差的處理3、懷特異方差的一致標(biāo)準(zhǔn)誤差50整理版課件WhiteRobustStandardErrorsForOLSwithaninterceptandasingleexplanator, ,wehavederivedtheformulaforthee.s.e:However,wereallyusedthehomoskedasticityassumptiononlytosimplifythisformula.51整理版課件WhiteRobustStandardErrorsFoWhiteRobustStandardErrorsIfwedonotimposehomoskedasticity,wegetaslightlymorecomplicatedformula:52整理版課件WhiteRobustStandardErrorsIfOLSEstimatesoftheRent–IncomeRelationshipwithRobustStandardErrors53整理版課件OLSEstimatesoftheRent–Inco本例的戈里瑟檢驗(Glezsertest)形式1形式2形式3形式4Constant-315401.7(-0.544771)336000.5