文档介绍：第6章异方差性问题
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在线性回归模型中,需要做出模型假设、Gauss-Markov假设(随机误差不相关且方差相等)和正态假设。
只有满足这些基本假设,应用普通最小二乘法才能得到无偏、有效的参数估计量。
但是,在实际的计量经济学问题中,完全满足这些基本假设的情况并
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不多见。
如果违背了某项基本假设,那么应用普通最小二乘法就得不到无偏、有效的参数估计量,这就需要发展新的估计方法。
本章讨论不满足方差相等这一基本假设的诊断与处理。
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§1 异方差性及产生背景
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1. 异方差的概念
对多元线性回归模型
第2个基本假设要求
即每项随机误差的方差均相等,为一个常数。
当时,
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同方差
x1 x2
X
u
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异方差
x1 x2
X
u
Y
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异方差一般可归结为下列三种类型:
(1) 单调递增型——方差随自变量的增大而增大;
(2) 单调递减型——方差随自变量的增大而减小;
(3) 复杂型——方差随自变量的变化呈复杂形式。
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