Čeprav heteroskedastičnost ne povzroča pristranskosti v ocenah koeficientov, jih naredi manj natančne; manjša natančnost poveča verjetnost, da so ocene koeficienta dlje od pravilne vrednosti populacije.
Kakšne težave povzroča heteroskedastičnost?
Heteroskedastičnost ima resne posledice za OLS ocenjevalnik. Čeprav ocenjevalec OLS ostaja nepristranski, je ocenjena SE napačna. Zaradi tega se na intervale zaupanja in teste hipotez ni mogoče zanesti. Poleg tega ocenjevalnik OLS ni več MODAR.
Kaj narediš, če imaš heteroskedastičnost?
Obstajajo trije pogosti načini za popravljanje heteroskedastičnosti:
- Preoblikujte odvisno spremenljivko. Eden od načinov za popravljanje heteroskedastičnosti je na nek način preoblikovanje odvisne spremenljivke. …
- Znova definirajte odvisno spremenljivko. Drug način za določitev heteroskedastičnosti je ponovna definicija odvisne spremenljivke. …
- Uporabi tehtano regresijo.
Ali heteroskedastičnost vpliva na nepristranskost?
Heteroskedastičnost povzroča napačno specifikacijo modela in lahko škodi napovedim, če se ne upošteva. Toda glede na heteroskedastičnost ocene najmanj kvadratov ostajajo nepristranske.
Katera od teh drži glede heteroskedastičnosti?
Katera od teh drži glede heteroskedastičnosti? Prisotnost nekonstantne variance v izrazih napak povzroči heteroskedastičnost. Na splošno se nekonstantna variance pojavi zaradi prisotnosti izstopajočih vrednosti ali ekstremnih vrednosti finančnega vzvoda. Za več podrobnosti o regresijski analizi si lahko ogledate ta članek.
