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时间:2020-10-04
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1、第八讲异方差性Heteroskedasticity一、异方差性的概念二、异方差性的后果三、异方差性的检验四、解决异方差性的办法——加权最小二乘法(WLS)五、案例在§2.1中对线性回归模型提出了若干基本假设,只有在满足这些基本假设的情况下,应用普通最小二乘法才能得到无偏的、有效的参数估计量。但是,在实际的计量经济学问题中,完全满足这些基本假设的情况并不多见。如果违背了某一项基本假设,那么应用普通最小二乘法估计模型就不能得到无偏的、有效的参数估计量,OLS法失效,这就需要发展新的方法估计模型。当随机误差项违背同方差性假设时,即认为存在
2、异方差性问题。说明一、异方差性的概念1、异方差的概念对于模型(i=1,2,…,n)同方差性假设为(i=1,2,…,n)如果出现(i=1,2,…,n)即对于不同的样本点i,随机误差项的方差不再是常数,则认为出现了异方差性。这里需要再次重复强调的是,对于每一个样本点i,随机误差项i都是随机变量,服从均值为0的正态分布;所谓异方差性,是指这些随机变量服从不同方差的正态分布。同方差性异方差性2、异方差的类型同方差性假定的意义是指每个i围绕其0均值的变化,并不随解释变量Xi的变化而变化,不论解释变量观测值是大还是小,每个i的方差保持相同
3、,即i2=常数在异方差的情况下,i2已不是常数,它随Xi的变化而变化,即i2=f(Xi)异方差一般可归结为三种类型:(1)单调递增型:i2随Xi的增大而增大;(2)单调递减型:i2随Xi的增大而减小;(3)复杂型:i2与Xi的变化呈复杂形式。3、实际经济问题中的异方差性在该模型中,i的同方差假定往往不符合实际情况。对高收入家庭来说,储蓄的差异较大;低收入家庭的储蓄则更有规律性(如为某一特定目的而储蓄),差异较小。因此,i的方差往往随Xi的增加而增加,呈单调递增型变化。例如:在截面资料下研究居民家庭的储蓄行为Yi=0
4、+1Xi+iYi和Xi分别为第i个家庭的储蓄额和可支配收入。一般情况下:居民收入服从正态分布,处于中等收入组中的人数最多,处于两端收入组中的人数最少。而人数多的组平均数的误差小,人数少的组平均数的误差大。所以样本观测值的观测误差随着解释变量观测值的增大而先减后增。例如:以绝对收入假设为理论假设、以截面数据作样本建立居民消费函数:Ci=0+1Yi+i将居民按照收入等距离分成n组,取组平均数为样本观测值。如果样本观测值的观测误差构成随机误差项的主要部分,那么对于不同的样本点,随机误差项的方差随着解释变量观测值的增大而先减后增,
5、出现了异方差性。例如:以某一行业的企业为样本建立企业生产函数模型Yi=Ai1Ki2Li3ei产出量为被解释变量,选择资本、劳动、技术等投入要素为解释变量,那么每个企业所处的外部环境对产出量的影响被包含在随机误差项中。由于每个企业所处的外部环境对产出量的影响程度不同,造成了随机误差项的异方差性。这时,随机误差项的方差并不随某一个解释变量观测值的变化而呈规律性变化,为复杂型的一种。二、异方差性的后果1、参数估计量非有效当计量经济学模型出现异方差性时,其普通最小二乘法参数估计量仍然具有无偏性,但不具有有效性。而且,在大样本情况下,
6、参数估计量仍然不具有渐近有效性,这就是说参数估计量不具有一致性。即同方差和无序列相关条件。因为在有效性证明中利用了2、变量的显著性检验失去意义在变量的显著性检验中,t统计量(j=0,1,2,…,k)如果出现了异方差性,将使t统计量失真,并使某些原本显著的解释变量可能无法通过显著性检验,从而使t检验失去意义。3、模型的预测失效一方面,由于上述后果,使得模型不具有良好的统计性质;所以,当模型出现异方差性时,它的预测功能失效。三、异方差性的检验1、检验方法的共同思路既然异方差性就是相对于不同的解释变量观测值,随机误差项具有不同的方差,那
7、么:检验异方差性,也就是检验随机误差项的方差与解释变量观测值之间的相关性及其相关的“形式”。各种检验方法正是在这个共同思路下发展起来的。问题在于:用什么来表示随机误差项的方差?一般的处理方法:2、图示检验法(1)用X-Y的散点图进行判断看是否存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势(即不在一个固定的带型域中)看是否形成一斜率为零的直线。3、解析法(1)戈德菲尔德-匡特(Goldfeld-Quandt)检验☆G-Q检验以F检验为基础,适用于样本容量较大、异方差递增或递减的情况。G-Q检验的思想:先将样本一分为二,对子样本①和子样本②分别作
8、回归,然后利用两个子样本的残差之比构造统计量进行异方差检验。由于该统计量服从F分布,因此假如存在递增的异方差,则F远大于1;反之就会等于1(同方差)、或小于1(递减方差)。G-Q检验的步骤:①将n对样本观察值(Xi,Yi)按解释变量观
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