Kui p oleks alla alfa, siis esineb. 43. Mida teha, kui heteroskedastiivsus esineb? Heteroskedastiivsuse eemaldamiseks · logaritmida tunnuseid; · kontrollida mudeli spetsifikatsiooni: kas mudelil on õige kuju; kas mõni oluline tunnus on välja jäetud; mudelit teisendada, uuesti hinnata. 44. Kohandatud standardvigade kasutamine. Kui heteroskedastiivsust eemaldada ei õnnestu: leida heteroskedastiivsuse suhtes kohandatud standardvigade hinnangud (heteroskedasticity-consistent standard errors, robust standard errors) ehk kohandatud standardvead on suuremad, arvestavad võimalikku heteroskedastiivust. Kohandatud standardvead EI KAOTA heteroskedastiivsust · Nad võtavad heteroskedastiivsust arvesse. Nende arvutamisel kasutatakse teistsugust metoodikat kui tavaliste standardvigade korral 45. Mis on autokorrelatsioon? 3. eeldus Cov(ui , uj )=0, jääkliikmete autokorrelatsiooni puudumine. Aegrea
White’i test programmis Gretl: 49. Mida teha, kui heteroskedastiivsus esineb? Heteroskedastiivsuse eemaldamiseks: • logaritmida tunnuseid; • kontrollida mudeli spetsifikatsiooni: – kas mudelil on õige kuju; – kas mõni oluline tunnus on äkki välja jäetud; – mudelit teisendada, uuesti hinnata. Kui heteroskedastiivsust eemaldada ei õnnestu: * leida heteroskedastiivsuse suhtes kohandatud standardvigade hinnangud (heteroskedasticity-consistent standard errors, robust standard errors) – Nende kasutamisel võib heteroskedastiivsus esineda, need arvestavad seda. 50. Kohandatud standardvigade kasutamine. • Kasutada siis, kui heteroskedastiivsusest/autokorrelatsioonist ei õnnestu vabaneda. • Kohandatud standardvead EI KAOTA heteroskedastiivsust. • Nad võtavad heteroskedastiivsust arvesse. – Nende arvutamisel kasutatakse teistsugust metoodikat kui tavaliste standardvigade korral.
Kui heteroskedastiivsust eemaldada ei õnnestu: leida heteroskedastiivsuse suhtes kohandatud standardvigade hinnangud (heteroskedasticity-consistent standard errors, robust standard errors) Võtta vastu H0, Nende kasutamisel võib heteroskedastiivsus esineda, need heteroskedas- arvestavad seda. tiivsust ei esine
E. of regression 42,78748 R-squared 0,841245 Adjusted R-squared 0,829699 F(4, 55) 72,86151 P-value(F) 2,53e-21 Log-likelihood -307,9007 Akaike criterion 625,8014 Schwarz criterion 636,2731 Hannan-Quinn 629,8975 Allikas: autorite koostatud kasutades Statistikaameti andmeid ja tarkvaraprogrammi Gretl Lisa 10. Heteroskedastiivsuse test White's test for heteroskedasticity OLS, using observations 1-60 Dependent variable: uhat^2 coefficient std. error t-ratio p-value -------------------------------------------------------------------------- const 231,402 3457,76 0,06692 0,9469 Korgharitud 1177,99 32852,1 0,03586 0,9715 DAasta_1 3937,08 2535,46 1,553 0,1267 DAasta_2 1815,44 2328,37 0,7797 0,4392
annaabi.ee 
