Последствия гетероскедастичности., Методы смягчения проблемы гетероскедастичности. - Моделирование в эконометрике

При невыполнимости предпосылки постоянства дисперсий отклонений гомоскедастичность) последствия применения МНК будут следующими.

    1. Оценки коэффициентов по-прежнему останутся несмещенными и линейными. 2. Оценки не будут эффективными (т. е. они не будут иметь наименьшую дисперсию по сравнению с другими оценками данного параметра). Они не будут даже асимптотически эффективными. Увеличение дисперсии оценок снижает вероятность получения максимально точных оценок. 3. Дисперсии оценок будут рассчитываться со смещением. 4. Вследствие вышесказанного все выводы, получаемые на основе соответствующих t - и F-статистик, а также интервальные оценки будут ненадежными. Следовательно, статистические выводы, получаемые при стандартных проверках качества оценок, могут быть ошибочными и приводить к неверным заключениям по построенной модели. Вполне вероятно, что стандартные ошибки коэффициентов будут занижены, а следовательно, t-статистики будут завышены. Это может привести к признанию статистически значимыми коэффициентов, таковыми на самом деле не являющихся.
Методы смягчения проблемы гетероскедастичности.

При установлении гетероскедастичности возникает необходимость преобразования модели с целью устранения данного недостатка. Вид преобразования зависит от того, известны или нет дисперсии отклонений.

Для этого используется взвешенный метод наименьших квадратов (ВНК).

Похожие статьи




Последствия гетероскедастичности., Методы смягчения проблемы гетероскедастичности. - Моделирование в эконометрике

Предыдущая | Следующая