Гетероскедостичность и методы борьбы с ней

СОДЕРЖАНИЕ СОДЕРЖАНИЕ 1 ВВЕДЕНИЕ 2 Устранение гетероскедастичности 3 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 8 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 9   Содержание

Ковариационная матрица оценок коэффициентовможет быть скорректирована способом Уайта:где n – количество наблюдений;X – матрица независимых переменных;– квадрат остатков модели регрессии;– транспонированная i-тая строчка матрицы данных Х.Корректировка ковариационной матрицы оценок коэффициентовспособом Уайта приводит к изменению t-статистики и доверительных промежутков для коэффициентов регрессии.ЗАКЛЮЧЕНИЕИспользование взвешенного способа наименьших квадратов(ВМНК, wls). В этом способе любое наблюдение взвешивается обратно сообразно предполагаемому обычному отклонению случайной ошибки в этом наблюдении. Такой подход дозволяет сделать случайные ошибки модели гомоскедастичными. В частности, ежели предполагается, что обычное отклонение ошибок сообразно некоторой переменной z, то данные разделяются на эту переменную, подключая константу.Замена исходных данных их производными, кпримеру, логарифмом, условным изменением или иной нелинейной функцией. Этот подход нередко употребляется в случае роста дисперсии ошибки с ростом смысла независимой переменной и приводит к стабилизации дисперсии в наиболее широком спектре входных данных.Определение "областей компетенции" моделей, внутри которых дисперсия ошибки сравнимо стабильна, и внедрение композиции моделей. Таким образом, любая модель работает только в области собственной компетенции, и дисперсия ошибки не превосходит данное граничное значение. Этот подход распространен в области определения образов, где нередко употребляются трудные нелинейные модели и эвристики.СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ1.   «Вводный курс эконометрики». Автор: Бородич С.А., 2006 год.2.  «Эконометрика», 2006 год.3.  «Введение в эконометрику». Автор: Доугерти К., 2007 год.4.  Данные Eurostat http://epp.eurostat.ec.europa.eu/potal.