Курсовая работа: Построение эконометрической модели и исследование проблемы гетероскедастичности с помощью тестов Вайта, Бреуша-Пагана-Годфри и Парка

Где:

POPUL2=ln (population^2)

OLD2=ln(old).

Запишем уравнение вспомогательной модели 2:

Оценим значимость коэффициентов уравнения регрессии. Для этого оценим t-статистику. Найдем критическое значение t-статистики на уровне значимости ()

После проведенного теста можно сделать вывод о наличии гетероскедастичности по переменной Old в следствие того, что коэффициент при данной переменной является значимым.

Оценив каждую переменную по тесту парка в отдельности подтверждаем выводы сделанные ранее по тесту Вайта о гетероскедастичности исходной модели.

Теперь используем тест Бреуша-Пагана для окончательного подтвержения гетероскедастичности. Для начала строим временной ряд квадратов остатков, деленных на величину

а затем строим для него саму регрессионную модель.

Находим необходимые для анализа параметры вспомогательной регрессии:

Делаем вывод об очевидном присутствии в модели гетероскедастичности, так как

>>

Устранение гетероскедастичности в модели

После проведения тестовВайта, Бреуша-Пагана-Годфри и Парка было выявлено очевидное наличие проблемы гетероскедастичности остатков в базовой модели регрессии. Приступим к ее устранению при помощи веса, выбранного соответственно тесту Бреуша-Пагана. Предпологаем форму выявленной гетероскедастичности:

Вес:

Оцененная с помощью метода взвешанных наименьших квадратов базовая регрессия выглядит следующим образом:

Получим следующее уравнение построенной модели-NEW:

Где переменные, скорректированные на вес:

PopulationNEW – общая численность населения на начало 2008г. (чел.),