Исследование проблемы выявления и коррекции гетероскедастичности с использованием тестов Вайта и Парка

В обоих  случаях теста Вайта (no cross terms/ cross terms) значение P-вероятности превышает уровень значимости α = 0.05 и Obs*R-squared меньше χ ² _(α,k), следовательно в данной модели отсутствует гетероскедастичность и остатки гомоскедастичны.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе была построена модель на основании  следующей зависимости: валовая  добавленная стоимость произведённых  товаров сельского хозяйства  от численности сельскохозяйственного  населения и площади сельскохозяйственных земель. Мы установили, что модель в целом адекватна, коэффициент детерминации и все коэффициенты при объясняющих переменных значимы. При помощи теста Дарбина-Уотсона и Бреуша-Годфри убедились в отсутствии автокорреляции. Но в данной регрессии с помощью теста Вайта и Парка было выявлено наличие гетероскедастичности остатков, что ставит под вопрос результат оценки модели.

Ввиду того, что наличие гетероскедастичности не позволяет правильно судить об адекватности коэффициентов при объясняющей переменной, а также об адекватности модели в целом, нами была осуществлена попытка скорректировать данную модель при помощи метода взвешенных наименьших квадратов (ВНМК). Вследствие чего была построена новая более адекватная модель, где все коэффициенты при объясняющих переменных значимы и отсутствует проблема автокорреляции и гетероскедастичности.

Можно сделать вывод, что гетероскедастичность является серьезной проблемой. Она может приводить к неверным заключениям о качестве модели.

Поставленные  перед нами задачи были выполнены  и цель достигнута.

 

 

СПИСОК  ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

 

1. Бородич С.А. Вводный курс эконометрики: Учеб. пособие. – Мн.; БГУ, 2000. – 354 с.
2. Эконометрика: Учебник/Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 344с.
3. Всемирный банк. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://data.worldbank.org/indicator Дата доступа: 13.12.2012.

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ 

 

Country Name	Agriculture, value added (current US$)	Rural population	Agricultural land (sq. km)
Albania	2224165200	1499146	12040
Argentina	37032600322	3059462	1405000
Armenia	1977251393	1112526	17530
Azerbaijan	3477542577	4249845	47570
Bangladesh	19718046149	107768208	91490
Belarus	3759085715	2366204	89270
Bolivia	2301206613	3348102	369540
Bosnia and Herzegovina	1292891129	1940915	21280
Brazil	115166599925	30278579	2645000
Bulgaria	2379162504	2012420	50300
China	734911153997	665333597	5243210
Colombia	20727762030	11594379	425400
Georgia	891059731	2114665	25080
Guatemala	17770345081	7410770	43950
India	295768596318	852967051	1799630
Indonesia	142923678894	119500950	536000
Jamaica	782511332	1298459	4490
Kazakhstan	9022993062	7677031	2084800
Kenya	6779367606	31629968	273500
Luxembourg	163333333	75413	1310
Mexico	41345577279	25133084	1028330
Moldova	826133697	1862937	24720
Mongolia	1110618012	883206	1158000
Morocco	13677905095	13864147	300550
Pakistan	43224346708	112735970	262800
Panama	1101660491	885754	22300
Romania	11882283362	10091631	135230
Serbia	3476758196	3167321	50550
Tajikistan	1164792365	5124297	47500
Thailand	42751921196	45805498	197950
Turkey	60076306885	21054002	389110
Turkmenistan	2373136842	2616896	326100
Ukraine	11837518307	14221910	412760
Uzbekistan	7221449921	18705602	266510
Vietnam	24374223109	60578329	102720