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； 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
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
三、异方差性的检验 Detection of Heteroscedasticity
三、异方差性的检验 Detection of Heteroscedasticity
1、检验思路 ·检验方法很多 。 Graphical Method ·Formal Metrods Park Test -Glejser Test Spearman's Rank Correlation Test Goldfeld-Quandt Test Breusch-Pagan-Godfrey Test -White's General Heteroscedasticity Test -Koenker-Bassett Test
1、检验思路 • 检验方法很多 • Graphical Method • Formal Metrods – Park Test – Glejser Test – Spearman’s Rank Correlation Test – Goldfeld-Quandt Test – Breusch-Pagan-Godfrey Test – White’s General Heteroscedasticity Test – Koenker-Bassett Test
共同的思路： 。 由于异方差性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”。 ·问题在于用什么来表示随机误差项的方差？一 般的处理方法：首先采用OLS估计，得到残差 估计值，用它的平方近似随机误差项的方差。 e=y,-（,)os Var(4)=E(4)≈e
共同的思路： • 由于异方差性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”。 • 问题在于用什么来表示随机误差项的方差？一 般的处理方法：首先采用OLS估计，得到残差 估计值，用它的平方近似随机误差项的方差。 ~ e y ( y ) i = i − i 0ls Var E e i i i ( ) ( ) ~ = 2 2
2、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)X-e,的散点图进行判断 看是否形成一斜率为零的直线
2、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)X-~ ei 2 的散点图进行判断 看是否形成一斜率为零的直线