异方差性管理学与财务知识分析概念.pptx
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1、数量分析方法数量分析方法1第二节第二节 异方差性异方差性一、一、异方差性的概念异方差性的概念二二、异方差性的检验异方差性的检验三、异方差性的补救三、异方差性的补救数量分析方法数量分析方法2一、异方差性的概念一、异方差性的概念异方差的含义异方差的含义 进一步,把异方差看成是由于某个解释变量的变化进一步,把异方差看成是由于某个解释变量的变化而引起的,则而引起的,则 数量分析方法数量分析方法3White检验检验以二元模型为例在同方差假设下在同方差假设下辅助回归辅助回归可决系数可决系数渐近服从渐近服从辅助回归方程中解辅助回归方程中解释变量的个数释变量的个数建立辅助建立辅助回归模型回归模型样本容量样本容
2、量二、异方差性的检验二、异方差性的检验数量分析方法数量分析方法4n大样本;大样本;n不仅能够检验异方差的存在性,在多变量不仅能够检验异方差的存在性,在多变量的情况下,还能判断出是哪一个变量引起的情况下,还能判断出是哪一个变量引起的异方差。的异方差。检验的特点检验的特点数量分析方法数量分析方法51.求回求回归归估估计计式并式并计计算算2.求求辅辅助函数助函数3.计计算算nR24.提出假提出假设设5.检验检验在零假在零假设设成立下,成立下,nR2渐进渐进服从服从 2(5)分布。如果分布。如果nR2 2(5),则则拒拒绝绝原假原假设设,表明模型存在异方差。,表明模型存在异方差。检验的步骤检验的步骤数
3、量分析方法数量分析方法6若若 在统计上是显著的,表明存在异方差性在统计上是显著的,表明存在异方差性。Park检验检验以二元模型为例建立辅助建立辅助回归模型回归模型数量分析方法数量分析方法7三、异方差性的补救三、异方差性的补救n补充重要的解释变量补充重要的解释变量n模型变换法模型变换法n加权最小二乘法加权最小二乘法数量分析方法数量分析方法8一元线性回归模型:一元线性回归模型:经检验经检验ui存在存在异方差,且异方差,且模型变换法模型变换法用用 除以模型的两端得:除以模型的两端得:记记则有:则有:vi的方差为的方差为同方差同方差数量分析方法数量分析方法9加权最小二乘法(加权最小二乘法(WLS)(一
4、)基本思路(一)基本思路 对较对较小的小的 ,给给予予较较大的大的权权重;重;对较对较大的大的 给给予予较较小的小的权权重。重。(二)具体做法(二)具体做法1.选选取取权权重,并求出加重,并求出加权权的残差平方和的残差平方和 通常取通常取权权重重 ,求加,求加权权残差平方和:残差平方和:2.求使求使满满足足 的的数量分析方法数量分析方法10残差平方和残差平方和WLSWLS的原理的原理n变换变换模型模型nWLS的残差平方和的残差平方和上述两式的残差平方和上述两式的残差平方和仅仅相差常数相差常数s s2,两者是等效,两者是等效的,故的,故变换变换模型与模型与WLS所得的参数估所得的参数估计计是相同
5、的。是相同的。数量分析方法数量分析方法11EViews中常用补救措施中常用补救措施n问题问题在于异方差的表达式是未知的。一般在于异方差的表达式是未知的。一般利用利用w=1/Xm(m=-2、-1.5、-1、-0.5、0.5、1、1.5、2)作)作为权为权重,分重,分别进别进行加行加权权最小二乘回最小二乘回归归,并,并检验检验异方差是否消除。异方差是否消除。n某些情况下,可利用残差倒数某些情况下,可利用残差倒数1/ei作作为权为权重,重,对对一元和多元一元和多元线线性模型皆适用。性模型皆适用。数量分析方法数量分析方法12案例分析案例分析医疗机构数医疗机构数 为了给制定医疗机构的规划提供依据,分析比
6、较为了给制定医疗机构的规划提供依据,分析比较医疗机构与人口数量的关系,建立卫生医疗机构数医疗机构与人口数量的关系,建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。与人口数的回归模型。假假定定医医疗疗机机构构数数与与人人口口数数之之间间满满足足线线性性约约束束,则则理论模型设定为:理论模型设定为:其中其中 表示卫生医疗机构数,表示卫生医疗机构数,表示人口数。表示人口数。数量分析方法数量分析方法13OLS估计结果估计结果异方差检验异方差检验White检验检验存在异方差存在异方差数量分析方法数量分析方法14异方差的修正异方差的修正加权最小二乘法(加权最小二乘法(WLS)分别选用权重分别选用权重:经估计检验发现
7、用权数经估计检验发现用权数w2可以消除异方差性。可以消除异方差性。EViews操作:在操作:在Estimate equation中输入中输入“y c x”,点击点击option,在对话框中勾选,在对话框中勾选weighted LS,在,在weighted中输入中输入“w2”再点击再点击ok,即可出现加权最,即可出现加权最小二乘结果。小二乘结果。数量分析方法数量分析方法15估计结果:估计结果:结论结论:运用加权小二乘法运用加权小二乘法消除了异方差性后,参消除了异方差性后,参数的标准差下降,数的标准差下降,t检验检验均显著,说明人口每增均显著,说明人口每增加加1万人,平均说来需增万人,平均说来需增
8、加加2.72个卫生医疗机构,个卫生医疗机构,而不是而不是5.37个医疗机构。个医疗机构。White检验结果检验结果WLS结果结果数量分析方法数量分析方法16一、自相关性的概念一、自相关性的概念二、自相关性的检验二、自相关性的检验三、自相关性的补救三、自相关性的补救第三节第三节 自相关性自相关性数量分析方法数量分析方法17一、自相关性的概念一、自相关性的概念自相关性,又称序列相关,是指总体回归模型的随机误差项自相关性,又称序列相关,是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。即之间存在相关关系。即一阶自相关性(一阶自相关性(AR(1))的形式:)的形式:其中,其中,r r为为一一阶阶自相关系数
9、,自相关系数,vt为满为满足足经经典假定的典假定的误误差差项项,即,即E(vt)=0,Var(vt)=s s2,Cov(vt,vt-s)=0,s0自相关的性质可根据自相关系数的符号判断自相关的性质可根据自相关系数的符号判断 即即 为负相关,为负相关,为正相关。为正相关。自相关多出现在自相关多出现在时间序列数据时间序列数据中。中。数量分析方法数量分析方法18一般地,如果一般地,如果 之间的关系为之间的关系为其中,其中,vt为经典误差项。则称此式为为经典误差项。则称此式为m阶自回归阶自回归模式,记为模式,记为AR(m)。m阶自相关性阶自相关性(AR(m))数量分析方法数量分析方法19二、自相关性的
10、检验二、自相关性的检验DWDW检验检验随机误差项的一阶自回归形式为:随机误差项的一阶自回归形式为:提出假设:提出假设:构造构造DW统计量:统计量:根据样本容量根据样本容量n和解释变量个数和解释变量个数k(不包括常数项不包括常数项)查查DW分布分布表,得临界值表,得临界值dL和和dU,然后依下列准则判断自相关性。,然后依下列准则判断自相关性。不不不不能能能能确确确确定定定定正正正正自自自自相相相相关关关关无无无无自自自自相相相相关关关关不不不不能能能能确确确确定定定定负负负负自自自自相相相相关关关关42f(DW)0数量分析方法数量分析方法20nDW检验有两个不能确定的区域,一旦检验有两个不能确定
11、的区域,一旦DW值落在这值落在这两个区域,就无法判断。这时,只有增大样本容量或选两个区域,就无法判断。这时,只有增大样本容量或选取其他方法。取其他方法。nDW统计量的上、下界表要求统计量的上、下界表要求 。nDW检验只能检验随机误差项具有一阶自相关问题,检验只能检验随机误差项具有一阶自相关问题,不适用于具有高阶序列相关的检验。不适用于具有高阶序列相关的检验。n只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含滞后的被解释变量。滞后的被解释变量。DWDW检验的缺点和局限性检验的缺点和局限性数量分析方法数量分析方法21偏相关系数检验偏相关系数检验nEvie
12、ws操作操作n在在Equation窗口中依次点击窗口中依次点击ViewResidual test Correlogram-Q-Statisticsn根据偏相关系数是否超出临界线判断自相关根据偏相关系数是否超出临界线判断自相关的情况。的情况。数量分析方法数量分析方法22LM检验检验数量分析方法数量分析方法23三、自相关性的补救三、自相关性的补救广义差分法广义差分法 Eviews操作操作数量分析方法数量分析方法241 1、广义差分法、广义差分法对于一元线性回归模型对于一元线性回归模型将模型滞后一期可得将模型滞后一期可得用用 乘式两边,得乘式两边,得两式相减两式相减,可得可得式中,式中,是经典误差项
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