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-B/SB 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出现偏误 (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 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错5° 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
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“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