Тема 3.4. Гетероскедастичность (1 занятие)

Вопросы для изучения

1. Гетероскедастичность, ее причины и последствия.

2. Методы обнаружения гетероскедастичности: тест ранговой корреляции Спирмена, тест Глейзера, тест Голдфелда – Квандта.

3. Коррекция на гетероскедастичность: обобщенный МНК и его различные варианты.

Контрольные вопросы

1. В чем суть гомоскедастичности и гетероскедастичности?

               Каковы последствия гетероскедастичности?

2. В чем заключается тест Спирмена?

3. Приведите схему теста Голдфелда-Квандта.

4. Каково предположение теста Парка.

5. В чем суть метода взвешенных наименьшихквадратов?

6. Какие типы преобразований применяются для устранения гетероскедастичности?

Практические задания

Задача 1*. Имеется информация о поступлении доходов в консолидированный бюджет Санкт-Петербурга  (млрд. руб.) в зависимости от численности работающих на крупных и средних предприятиях  (тыс. чел.) по 20 районам (табл. 3.12):

Таблица 3.12

№ района	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
	3	6	8	18	20	23	39	49	60	74
	4,4	8,1	12,9	20,8	15,5	28,8	37,5	48,7	68,6	74,0

 

№ района	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
	79	95	106	112	115	125	132	149	157	282
	90,5	88,3	132,4	122,0	99,1	114,2	150,6	156,1	201,5	342,9

 

Задание:

1) построить оценку парной регрессии по всей выборке;

2) построить график  и визуально проверить наличие гетероскедастичности;

3) применить к полученным результатам тест ранговой корреляции Спирмена (уровень значимости 0,05);

4) проверить наличие гетероскедастичности, используя тест Голдфелда-Квандта (уровень значимости 0,05);

5) если предположить, что имеется гетероскедастичность и дисперсии отклонений пропорциональны значениям , построить новое уравнение регрессии с помощью взвешенного метода наименьших квадратов;

6) сравнить результаты, полученные в п.1 и п.5.

Задача 2*. Известны данные (в у.е.) по доходам  и расходам  на продовольственные товары для 30 домохозяйств (табл. 3.13):

Таблица 3.13

	26,2	33,1	42,5	47,0	48,5	49,0	49,1	50,9	52,4	53,2
	10,0	11,2	15,0	20,5	21,2	19,5	23,0	19,0	19,5	18,0

 

	54,0	54,8	59,0	61,3	62,5	63,1	64,0	66,2	70,0	71,5
	24,5	21,5	35,4	25,0	17,3	21,6	15,3	32,6	34,0	23,8

 

	73,2	75,4	76,0	80,6	81,2	83,3	92,0	95,5	103,2	110,4
	22,5	27,4	40,0	23,6	20,0	40,1	15,5	39,0	47,4	21,3

 

Задание:

1) определить по МНК оценки парного уравнения регрессии  и оценить качество полученного уравнения;

2) выполнить графический анализ остатков;

3) применить тест ранговой корреляции Спирмена для проверки наличия гетероскедастичности на уровне значимости 0,05;

4) применить для указанных статистических данных взвешенный метод наименьших квадратов, предполагая, что выполняется ;

5) определить, существенно ли повлияла гетероскедастичность на качество МНК- оценок.

Задача 3*. Выдвигается предположение, что средняя заработная плата наемных рабочих пропорциональна их стажу. Для анализа данного утверждения обследуется по 20 рабочих восьми категорий стажа. Получены следующие статистические данные (табл. 3.14):

 

 

Таблица 3.14

Стаж	[0;5)	[5;10)	[10;15)	[15;20)	[20;25)	[25;30)	[30;35)	[35;40]
з/п	10000	12500	14300	18700	25400	29000	32000	34300

 

Задание:

1) построить выборочное уравнение регрессии, в котором заработная плата является зависимой переменной, а стаж работы – объясняющей переменной, с использованием МНК;

2) в предположении, что дисперсия отклонений пропорциональна трудовому стажу, построить по этим же данным уравнение регрессии, используя взвешенный метод наименьших квадратов (ВМНК);

3) в предположении, что дисперсия отклонений пропорциональна квадрату величины трудового стажа, построить ВМНК уравнение регрессии;

4) какое из трех предположений относительно дисперсии отклонений наиболее реалистично?

Задача 4*. По 30 странам оценивалась регрессия расходов на образование  от валового национального продукта  по следующим данным (табл.3.15):

Таблица 3.15

	5,67	10,13	11,34	18,88	20,94	22,16	23,83	24,67	27,56	27,57
	0,34	0,22	0,32	1,23	1,81	1,02	1,27	1,07	0,67	1,25
	40,15	51,62	57,71	63,03	66,32	66,97	76,88	101,85	115,97	119,49
	0,75	2,8	4,9	3,5	4,45	1,6	4,26	5,31	6,4	7,15
	124,15	140,98	153,85	169,38	186,33	211,78	249,72	261,41	395,52	534,97
	11,22	8,66	5,56	13,11	5,46	4,79	8,92	18,9	15,95	29,9

 

Задание:

1) построить выборочное уравнение линейной регрессии;

2) проверить наличие гетероскедастичности по критерию Голдфелда-Квандта (уровень значимости 0,05);

3) в предположении, что дисперсия отклонений пропорциональна величине валового национального продукта, построить по этим же данным уравнение регрессии по ВМНК;

4) сравнить модели, полученные в п.1 и п.3 и оценить их.

Задача 5*. Для обобщенной линейной регрессионной модели

имеется 10 пар наблюдений, которые представлены в таблице (табл.3.16):

Таблица 3.16

	8	10	12	16	20	20	24	28	30	36
	6,8	6,9	7,3	7,4	8,6	8,0	8,8	8,0	9,9	10,3

 

Задание:

1) определить оценки обобщенного МНК для параметров модели, исходя из того, что имеется "чисто" гетероскедастичная модель со следующими дисперсиями ошибок:

- если , то 0,04;

- если , то 0,16;

- если , то 1,00;

2) оценить параметры модели классическим МНК. Определить ошибку, которая возникает из-за неправильной спецификации модели;

3) определить ковариационные матрицы оценок параметров, полученных обобщенным МНК и классическим МНК и сравнить их.

Задача 6. Заданы следующие значения остатков линейной модели, соответственные ранжированным значениям фактора (табл.3.17):

Таблица 3.17

Ранг	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18
	-1	2	-3	2	0	-3	3	1	-2	-4	5	-11	8	-20	12	-21	18	14

 

Задание: установить, имеется ли гетероскедастичность по тесту ранговой корреляции Спирмена на уровне значимости 0,05.

Задача 7. Для линейной модели переменной  относительно переменной  получены следующие остатки, соотнесенные последовательным наблюдениям переменной (табл.3.18):

Таблица 3.18

	1,3	0,9	0,8	0,7	1,1	1,0	1,5	1,0	0,8	1,4	1,2	1,1
	-5	1	2	-6	4	-4	1	4	5	-6	-1	6
	1,5	1,8	1,2	0,8	1,3	1,1	1,2	1,0	0,9	1,3	1,2	1,0
	-4	9	-5	-2	8	-5	6	-4	5	7	-8	5

 

Задание: на уровне значимости 0,05 с помощью теста проверить гипотезу о равенстве дисперсий случайных ошибок.

Задача 8*. Для предприятий некоторой отрасли анализируют заработную плату (Y) сотрудников в зависимости от масштаба (количества сотрудников) предприятия (Х). Наблюдения по 30 случайно отобранным предприятиям представлены следующей таблицей (табл.3.19):

Таблица 3.19

Y						Х
75,5 80,5 85,5 93,0 102,0	75,5 82,0 88,5 93,5 105,5	77,5 84,5 90,0 97,5 107,0	78,5 85,0 91,0 99,0 110,5	80,0 85,5 95,0 102,5 115,0	81,0 86,5 96,0 105,0 118,5	100 200 300 400 500

 

Задание:

1) постройте уравнение регрессии Y на Х и оцените его качество;

2) можно ли ожидать наличие гетероскедастичности в данном случае? Ответ поясните;

3) проверьте наличие гетероскедастичности, используя тест Голфреда-Квандта. Рекомендуется использовать разбиение, при котором к=12;

4) если предположить, что гетероскедастичность имеет место и дисперсии отклонений пропорциональны значениям Х, то такое преобразование вы предложите, чтобы получить несмещенные, эффективные и состоятельные оценки?

5) постройте новое уравнение регрессии на основе преобразования. осуществленного в предыдущем пункте, и оцените его качество.

6) сравните результаты, полученные в пунктах а) и е).

Задача 9*. Исследуется зависимость между доходом (Х) домохозяйства и его расходом (Y) на продукты питания. Выборочные данные по 40 домохозяйствам представлены ниже (табл.3.20):

Таблица 3.20

Х	25,5	26,5	27,2	29,6	35,7	38,6	39,0	39,3	40,0	41,9
Y	14,5	11,3	14,7	10,2	13,5	9,9	12,4	8,6	10,3	13,9
Х	42,5	44,2	44,8	45,5	45,5	48,3	49,5	52,3	55,7	59,0
Y	14,9	11,6	21,5	10,8	13,8	16,0	18,2	19,1	16,3	17,5
Х	61,0	61,7	62,5	64,7	69,7	71,2	73,8	74,7	75,8	76,9
Y	10,9	16,1	10,5	10,6	29,0	8,2	14,3	21,8	26,1	20,0
Х	79,2	81,5	82,4	82,8	83,0	85,9	86,4	86,9	88,3	89,0
Y	19,8	21,2	29,0	17,3	23,5	22,0	18,8	13,7	14,5	27,3

 

Задание:

1) постройте эмпирическое уравнение регрессии Y на Х;

2) вычислите отклонения ;

3) проведите анализ модели Проведите анализ модели на гетероскедастичность по тесту ранговой корреляции Спирмена;

4) проведите графический анализ отклонений и выдвиньте предположение о зависимости дисперсии отклонений от значений Х;

5) на основании предыдущего пункта постройте новое уравнение регрессии, используя для этого ВНК.

Рекомендуемая литература

1. Бородич С.А. Эконометрика: учебное пособие. -Мн.: Новое знание, 2006. –Гл. 8.

2. Практикум по эконометрике. учебное пособие / Под ред. И. И. Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2007.- Разделы 2, 3.

3. Эконометрика: учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. 2-е изд. -М.: Финансы и статистика, 2005. - Гл. 3.