Почему возникает Гетероскедастичность?

Что понимается под Гомоскедастичностью?

Гомоскедастичностью называют свойство данных, используемых для построения модели линейной регрессии, которое заключается в том, что их дисперсия вдоль прямой регрессии является постоянной. Гомоскедастичность — одно из условий эффективности регрессионной модели.

Каковы последствия если в данных есть Гетероскедастичность?

При гетероскедастичности последствия применения МНК будут следующими: Оценки коэффициентов по-прежнему останутся несмещенными и линейными. Оценки не будут эффективными (не будут иметь наименьшую дисперсию по сравнению с другими оценками такого же параметра).

Почему Гетероскедастичность это плохо?

Наличие гетероскедастичности случайных ошибок приводит к неэффективности оценок, полученных с помощью метода наименьших квадратов. Кроме того, в этом случае оказывается смещённой и несостоятельной классическая оценка ковариационной матрицы МНК-оценок параметров.

Как можно устранить гетероскедастичность?

Существует два подхода к решению проблемы гетероскедастичности:

1. преобразование данных;
2. применение взвешенного и обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК).

Что такое Гетероскедастичность простыми словами?

Гетероскедастичность — это свойство данных, используемых при построении регрессионной модели, когда разброс точек наблюдений вдоль линии регрессии является неравномерным на всем диапазоне изменения независимой переменной.

Что влияет на Гетероскедастичность?

Типичные причины гетероскедастичности: Большая дисперсия в переменной. Другими словами, когда наименьшее и наибольшее значения в переменной слишком экстремальны. Это также могут быть Выбросы (Outlier) – наблюдения, сильно удаленные от других.

Как проверить на Гомоскедастичность?

Проще говоря, самый простой способ узнать, присутствует ли гетероскедастичность, – построить график остатков. Если вы видите какую-либо закономерность, значит, есть гетероскедастичность. Обычно значения увеличиваются, образуя конусообразную кривую.

Как определить наличие гетероскедастичности?

Один из способов выявления гетероскедастичности при помощи графического анализа состоит в том, чтобы построить диаграммы рассеяния, в каждой из которых по оси ординат стоит зависимая переменная, а по оси абсцисс — один из регрессоров.

Как устранить гетероскедастичность?

1) попытаться избавиться от гетероскедастичности путем преобразования модели (провести коррекцию гетероскедастичности) и затем использовать обычный МНК; 2) использовать обобщенный метод наименьших квадратов.

Что делать с Гетероскедастичностью?

Другой способ исправить гетероскедастичность — использовать взвешенную регрессию. Этот тип регрессии присваивает вес каждой точке данных на основе дисперсии ее подобранного значения. По сути, это дает небольшие веса точкам данных с более высокой дисперсией, что уменьшает их квадраты невязок.