Коли сукупність спостережень невелика, то розглянути вище метод не застосовний. У такому разі Гольдфельд і Квант запропонували розглянути випадок, коли М (ии’)=, тобто дисперсія залишків зростає пропорційно до квадрата однієї з незалежних змінних медалі: Y=ХА=u. Для виявлення наявності гетероскедастичності згадані вчені склали параметричний тест, в якому потрібно виконати такі кроки. Крок 1. Упорядкувати спостереження відповідно до величини елементів вектора Хj. Крок 2. Відкинути с спостережень, які мітять в центрі вектора. Згідно з експериментальними розрахунками автори знайшли оптимальні співвідношення між параметрами с і n, де n – кількість елементів вектора хj: . Крок 3. Побудувати дві економетричні моделі на основі 1МНК за двома утвореними сукупностями спостережень обсягом n1 =за умови, що обсяг n2 =перевищує кількість змінних m. Крок 4. Знайти суму квадратів залишків за першою (1) і другою (2) моделями S1 і S2: S1=uu1, Де u1 – залишки за моделлю (1); S2=uu2, Крок 5. Обчислити критерій , який в разі виконання гіпотези про гомоскедастичність відповідатиме F-розподілу з (n1-c-2m)/2, (n2-c-2m)/2 ступенями свободи. Це означає, що обчислення R* порівнюється з табличним значенням F-критерію для ступенів свободи (n-с-2m)/2 і (n-с-2m)/2 і вибраного рівня довіри. Якщо R*Fтабл, то гетероскедастичність відсутня. Приклад 1. У табл. 1. наведено дані про загальні витрати та витрати на харчування. Для цих даних перевірити гіпотезу про відсутність гетероскедастичності. Таблиця 1.
Розв’язання. Ідентифікуємо змінні: Y – витрати на харчування, залежна змінна, Х – загальні витрати, не6залежна змінна; Y=f (X,u) Для перевірки гіпотези про відсутність гетероскедастичності застосуємо параметричний тест Гольдфельда-Квандта. Упорядкуємо значення незалежної змінної від меншого до більшого і відкинемо с значень, які містяться всередині впорядкованого ряду: , Визначимо залишки за цими двома моделями: u= YІ-І; u= YІІ-ІІ. Залишки та квадрати залишків наведено в табл. 7.3. Обчислимо залишкові дисперсії та знайдемо їх співвідношення: Порівняємо критерій R* з критичним значенням F-критерію при і ступенях свободи і рвані довіри Р=0,99 Fа=0,01=11. Оскільки R*>Fкр, то вихідні дані мають гетероскедастичність. Непараметричний тести Гольдфельда-Кванта Гольдфельд і Квант для оцінювання наявності гетероскедастичності запропонували також непараметричний тест. Цей тест базується на числі піків у величини залишків після упорядкування спостережень за хij. Закономірність зміни залишків, коли дисперсія є однорідною, - явище гемоскедастичності ілюструє рис. 1, а спостерігається явище гетероскедастичності. Цей тест, звичайно, не такий надійний, як параметричний, але від досить простий. |