гетероскедастикалық коэффициенттерді бағалауда ауытқуды тудырмағанымен, бұл оларды дәл емес етеді; төмен дәлдік коэффициент бағалауларының дұрыс жиынтық мәннен алыс болу ықтималдығын арттырады.
Гетероскедастикалық қандай проблемалар тудырады?
Гетероскедастикалықтың OLS бағалаушысы үшін ауыр салдары бар. OLS бағалаушысы бейтарап болса да, болжанған SE қате. Осыған байланысты сенім аралықтары мен гипотеза сынақтарына сенуге болмайды. Сонымен қатар, OLS бағалау құралы енді КӨК емес.
Егер сізде гетероскедастикалық болса, не істейсіз?
Гетероскедастықты түзетудің үш жалпы жолы бар:
- Тәуелді айнымалыны түрлендіру. Гетероскедастықты түзетудің бір жолы - тәуелді айнымалыны қандай да бір жолмен түрлендіру. …
- Тәуелді айнымалыны қайта анықтаңыз. Гетероскедастықты түзетудің тағы бір жолы - тәуелді айнымалыны қайта анықтау. …
- Салмақталған регрессияны пайдаланыңыз.
Гетероскедастық бейтараптыққа әсер ете ме?
Гетероскедастық модель қате спецификациясын тудырады және ескерілмесе, болжамдарға зиян келтіруі мүмкін. Бірақ гетероскедастикалық жағдайда ең кіші квадраттарды бағалау объективті болып қалады.
Гетероскедастикалық туралы қайсысы дұрыс?
Гетероскедастикалық туралы қайсысы дұрыс? Қате терминдеріндегі тұрақты емес дисперсияның болуы гетероскедастикалықты тудырады. Әдетте, тұрақты емес дисперсия шектен тыс мәндердің немесе экстремалды левередж мәндерінің болуына байланысты туындайды. Регрессиялық талдау туралы толығырақ ақпаратты осы мақаладан алуға болады.
