Хотя гетероскедастичность не вызывает смещения в оценках коэффициентов, она делает их менее точными; более низкая точность увеличивает вероятность того, что оценки коэффициентов будут дальше от правильного значения генеральной совокупности.
Какие проблемы вызывает гетероскедастичность?
Гетероскедастичность имеет серьезные последствия для оценщика МНК. Хотя оценка МНК остается беспристрастной, расчетная SE неверна. Из-за этого нельзя полагаться на доверительные интервалы и проверки гипотез. Кроме того, оценщик МНК больше не СИНИЙ.
Что делать, если у вас гетероскедастичность?
Существуют три распространенных способа исправить гетероскедастичность:
- Преобразование зависимой переменной. Один из способов исправить гетероскедастичность - каким-то образом преобразовать зависимую переменную. …
- Переопределить зависимую переменную. Другой способ исправить гетероскедастичность - переопределить зависимую переменную. …
- Используйте взвешенную регрессию.
Влияет ли гетероскедастичность на беспристрастность?
Гетероскедастичность приводит к неправильной спецификации модели и может испортить прогнозы, если ее не учитывать. Но перед лицом гетероскедастичности оценки методом наименьших квадратов остаются беспристрастными.
Что из этого верно в отношении гетероскедастичности?
Что из этого верно в отношении гетероскедастичности? Присутствие непостоянной дисперсии в членов ошибки приводит к гетероскедастичности. Как правило, непостоянная дисперсия возникает из-за наличия выбросов или экстремальных значений кредитного плеча. Вы можете обратиться к этой статье для получения более подробной информации о регрессионном анализе.
