ктиці ця умова нерідко порушується, і ми маємо справу з гетероскедастичності моделі. p align="justify"> Найбільш простий і часто уживаний тест на гетероскедастичності - тест Уайта. Висунемо нульову гіпотезу Н 0 : дисперсії збурень регресії не постійні (тобто спостерігається гетероскедастичності). Також виберемо влаштовує нас ймовірність помилки I роду ? = 0,05.
Для проведення тесту в середовищі EViews в меню вікна з характеристиками моделі вибираємо View/Residual Tests/White Heteroskedascity (no cross terms) (рис 27).
В
Рис. 27. Тест Уайта
Отримане значення F-статистики: Prob (F-statistic) = 0.042741 менше рівня ? = 0,05, значить, гіпотеза про наявність гетероскедастичності відхиляється з імовірністю помилки I роду ? = 0,05.
Також є значення Obs * R-squared, за яким теж перевіряється наявність гетероскедастичності. Prob (Obs * R-squared) = 0.026898 менше рівня 0,05, значить, гіпотеза про наявність гетероскедастичності відхиляється з імовірністю помилки I роду ? = 0,05.
4. Перевірка на наявність автокореляції (незалежність залишків).
Відповідно з передумовами методу найменших квадратів, обурення повинні бути випадковими. Однак нерідко зустрічається ситуація, коли залишки містять тенденцію або циклічні коливання, тобто кожне наступне значення обурення залежить від попередніх. У цьому випадку говорять про автокореляції залишків. Для визначення наявності автокореляції використовується тест Дарбіна-Уотсона. p align="justify"> Висунемо нульову гіпотезу Н 0 : автокорреляция відсутня. Також виберемо влаштовує нас ймовірність помилки I роду ? = 0,05.
Існують два граничних значення d н і d в , що залежать тільки від числа спостережень, числа регресорів і рівня значущості, такі, що виконуються наступні умови.
Якщо фактично спостерігається значення потрапляє в інтервал:
1) - гіпотеза Н0 не відкидається;
2) або - питання про відкидання або прийняття гіпотези Н0 залишається відкритим (область невизначеності критерію);
3) - гіпотеза Н0 відкидається і приймається альтернативна гіпотеза H1 про позитивну автокореляції;
4) - гіпотеза Н0 відкидається і приймається альтернативна гіпотеза H1 * про негативну автокореляції.
Значення d для наших даних одно 1.42. По таблиці значень статистик Дарбіна-Уотсона для ймовірності помилки I роду <...
