计量经济学知识点
线性计量回归模型分析中的问题
如果出现
2
Var( ) ii
即对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性(Heteroskedasticity)。
同方差性假定： i2 = 常数 f(Xi) 异方差时： i2 = f(Xi)
异方差
后果：
1、参数估计量非有效
OLS估计量仍然具有无偏性，但不具有有效性 因为在有效性证明中利用了
E( ’)= 2I
而且，在大样本情况下，尽管参数估计量具有一致性，但仍然不具有渐近有效性。
2、变量的显著性检验失去意义
变量的显著性检验中，构造了t统计量
其他检验也是如此。
3、模型的预测失效
一方面，由于上述后果，使得模型不具有良好的统计性质；
所以，当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对Y的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。
异方差性的检验：
检验异方差性，也就是检验随机误差项的方差与解释变量观测值之间的相关性及其相关的“形式”。
几种异方差的检验方法： 1、图示法
（1）用X-Y的散点图进行判断
看是否存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势（即不在一个固定的带型域中）
~2的散点图进行判断 (2)X-ei
看是否形成一斜率为零的直线
2、帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验
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