이분산 설명
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작성일 22-10-16 03:31
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만일 이 가정이 만족되지 않는다면 이분산이 존재하게 된다
이분산으로 인해 통상적인 OLS 추정량의 불편성과 일치성은 손상되지 않는다. 표본의 크기가 크다면 OLS 추정량에 대한 White`s 의 이분산이 교정된 표준오차를 구할수 있고, 이 표준오차에 기초한 통계적 추론을 수행할 수 있다 그렇지 않은 경우, OLS잔차에 기초하여 이분산이 그럴듯한 형태에 대해 짐작을 할 수 있고 이분산이 없도록 data(資料)를 변형할 수 있다
OLS 잔차는 이분산일 뿐만 아니라 자기상관적 일 수도 있다 자기상관 조건부 이분산(Autoregressive Conditional Hetroscedasticity : ARCH) 이라는 기법이 이러한 경우에 적용할 수 있다
2. 이분산의 본질
동분산과 이분산 과의 차이를 비교해 보기 위해 2변수모형 에서 종속변수 는 저축, 그리고 (說明(설명) )독립변수는 개인소득이라고 하자.
그림 1. 그림 2.
[그림1], [그림2] 에서 알 수 있듯이 소득이 증가함에 따라서 저축도 mean(평균)적으로 증가하고 있다 [그림1]에서는 소득수준에 관계없이 저축의 분산이 동…(To be continued )
다. . 다시말해 이들은 더 이상 BLUE 가 아닐것이다.
순서
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서론
Ⅰ. 이분산 요약 및 본질 --------------------------1
본론
Ⅱ. 이분산의 요인 및 일어나는 현상
1. 이분산의 요인 -------------------------5
2. 이분산에 의해 일어나는 현상 -------------------------6
Ⅲ. 이분산의 탐지방법
1. Nature of the problem(문제의 본질) ----------------------6 2. 이분산의 탐지방법 -----------------------7
1) Graphical examination of resudials (그림에 의한 방법)
2) Park test
3) Glejser test
4) White`s General heteroscedasticity Test
5) Other tests of heteroscedasticity
(1) Spearman 의 계수상관방법.
(2) Goldfeld-Quandt 검정
(3) Bartlett 의 분산의 동질성 검정
(4) Peak test
(5) Breusch- Pagan test
(6) CUSUMSQ test
Ⅳ. 이분산이 존재할 때 OLS 추정 ----------------14
Ⅴ. 이분산이 관측되었을 때 해결방법 --------------14
1. 을 알고 있을 때 (WLS) --------------15
2. 을 모를 때 --------------16
結論(결론) --------------------------18
reference
서론
Ⅰ. 이분산 요약 및 본질
1. 이분산 요약
고전적 선형회귀모형의 중요한 가정 가운데 하나가 오차항 가 모두 동일한 분산 을 갖는다는 것이다. 그러나 이 추정량은 더 이상 최소분산적 또는 효율적 분산이 아닐것이다.
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레포트/기타
이분산 설명에 대한 자료입니다. . 가중최소자승법(WLS)에 의해 BLUE를 구할 수 있다
이분산이 있는 경우 OLS 추정량의 분산은 통상적인 OLS formula(공식)으로 구할 수 없 다. 그러나 통상적인 OLS formula(공식)을 사용하면 이에 기초한 t-검정, F-검정 은 매우 왜곡된 결과를 초래하고 그 결과 잘못된 結論(결론)을 이끌어 낼 수 있다
이분산이 의심스럽고 이를 탐지했다 하더라도, 이분산 문제를 교정하는 것은 쉽 지않다.
