Y 同方差 递增方差X 递减方差 复杂型
四、异方差性的后果 计量经济学模型一旦出现异方差性,如果仍采 用OLS估计模型参数,会产生下列不良后果: 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(μ)=oI 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
四、异方差性的后果 计量经济学模型一旦出现异方差性，如果仍采 用OLS估计模型参数，会产生下列不良后果： 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(’)=2 I 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 t-R/sE 它是建立在σ2不变而正确估计了参数方差 S的基础之上的。 如果出现了异方差性,估计的S出现偏淏 (偏大或偏小),t检验失去意义。 其他检验也是如此
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 方面,由于上述后果,使得模型不具 有良好的统计性质; 另一方面,在预测值的置信区间中也 包含有参数方差的估计量S 所以,当模型出现异方差性时,参数OIS 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
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
五、异方差性的检验 检验思路 由于异方差性就是相对于不同的解释变量观测 值,随机误差项具有不同的方差。那么: 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
五、异方差性的检验 • 检验思路： 由于异方差性就是相对于不同的解释变量观测 值，随机误差项具有不同的方差。那么： 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