OLS(3) - Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity)

PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI

Vấn đề:

Phương sai sai số thay đổi

Hậu quả:

Ước lượng không còn BLUE (chú ý rằng nó không phải là nguyên nhân gây ra vấn đề ước lượng tham số bị chệch)

Ước lượng OLS không còn tối ưu khi một số quan sát có dao động lớn hơn các quan sát khác, điều này đòi hỏi phải có các trọng số khác nhau cho các quan sát. reason OLS is not optimal when heteroskedasticity is present is that it gives equal weight to

Các kiểm định không còn đáng tin cậy.

Chú ý rằng: vấn đề phương sai sai số thay đổi còn là một vấn đề nghiêm trọng đối với các mô hình khác bên cạnh mô hình OLS như các dạng mô hình logistic vấn đề này có thể làm ước lượng thông số bị chệch.

Phát hiện vấn đề

Kiểm định bằng tay:

predict u, resid

gen usq = u^2

reg usq sale

scalar LM = e(r2)*e(N)

scalar pvalue = chi2tail(e(df_m),LM)

disp "Breusch-Pagan-Godfrey test: LM = " LM ", p-value = " pvalue

Hoặc dùng 1 trong các lệnh sau:

ivhettest, nr2

estat imtest, white

hettest

ví dụ

use http://www3.nd.edu/~rwilliam/statafiles/reg01.dta, clear

quietly reg income educ jobexp

hettest

estat imtest, white

ivhettest, nr2

Giải quyết vấn đề

Ước lượng vững (robust): reg Y X, robust

Ước lượng với trọng số

Có nhiều hình thức ước lượng trọng số tùy theo phương pháp tiếp cận.
Tham khảo thêm tại:
FETP:link
Khác: link