ок того, що коефіцієнт при даній змінної є значущим. p> Уявімо допоміжну модель 2 тесту Парку:
В
Де:
POPUL2 = ln (Population ^ 2)
MORTALITY2 = ln (mortality).
Запишемо рівняння допоміжної моделі 2:
В
Оцінимо значимість коефіцієнтів рівняння регресії. Для цього оцінимо t-статистику. Знайдемо критичне значення t-статистики на рівні значущості ()
В
Після проведеного тесту можна зробити висновок про наявність гетероскедастичності по змінної Mortality в наслідок того, що коефіцієнт при даній змінної є значущим. p> Уявімо допоміжну модель 3 тіста Парку:
В
Де:
POPUL2 = ln (Population ^ 2)
OLD2 = ln (old).
Запишемо рівняння допоміжної моделі 2:
В
Оцінимо значимість коефіцієнтів рівняння регресії. Для цього оцінимо t-статистику. Знайдемо критичне значення t-статистики на рівні значущості ()
В
Після проведеного тесту можна зробити висновок про наявність гетероскедастичності по змінної Old в наслідок того, що коефіцієнт при даній змінної є значущим.
Оцінивши кожну змінну по тесту парку окремо підтверджуємо висновки зроблені раніше по тесту Вайта про гетероскедастичності вихідної моделі. p> Тепер використовуємо тест Бреуша-Пагана для остаточного подтверженное гетероскедастичності. Для початку будуємо часовий ряд квадратів залишків, ділених на величину
В
а потім будуємо для нього саму регресійну модель.
В
Знаходимо необхідні для аналізу параметри допоміжної регресії:
В В В
Робимо висновок про очевидному присутності в моделі гетероскедастичності, так як
>>
Усунення гетероскедастичності в моделі
Після проведення тестів Вайта, Бреуша-Пагана-Годфрі і Парку було виявлено очевидне наявність проблеми гетероскедастичності залишків у базової моделі регресії. Приступимо до її усунення за допомогою ваги, обраного відповідно тесту Бреуша-Пагана. Предпологаются форму виявленої гетероскедастичності:
В
Вага:
Оцінена з допомогою методу взвешанной найменших квадратів базова регресія виглядає наступним чином:
В
Отримаємо наступне рівняння побудованої моделі-NEW:
В
Де змінні, скориговані на вагу:
PopulationNEW - загальна чисельність населення на початок 2008р. (Чол.),
cNEW - константа базової моделі, поділена на вагу,
BirthNEW - чисельність народжених дітей за 2007р. (Чол.),
MortalityNEW - чисельність померлих за 2007р. (Чол),
OldNEW - чисельність населення у віці від 65 років і старше (чол.).
Перевіримо на значущість коефіцієнти рівняння регресії. Для цього оцінимо t-статистику. Використовуємо в даному випадку рівень значимості. Тоді критичне значення t-статистики відповідно:
В
Якщо значення t-статистик розглянутих змінних більше критичного ...
