Glaser teszt

A Glaser-teszt egy statisztikai teszt , amely lehetővé teszi egy regressziós (ökonometriai) modellben a heteroszkedaszticitás (bizonyos típusú) véletlenszerű hibák jelenlétének (hiányának) felmérését .

A teszt a következő modellen alapul, amely a modell véletlenszerű hibája szórásának valamely tényezőtől való lehetséges függését mutatja : $\sigma _{t}$ $z_{t}$

${\displaystyle \sigma _{t}=\alpha +\beta z_{t}^{\gamma }+u_{t))$

A nullhipotézis az, hogy az együttható nullával egyenlő (az ilyen típusú heteroszkedaszticitás hiánya). Ha a tesztben a nullhipotézist elvetjük, akkor az ilyen típusú heteroszkedaszticitás statisztikailag szignifikánsnak minősül. Ha a nullhipotézist nem utasítjuk el, akkor nagy valószínűséggel nincs ilyen típusú heteroszkedaszticitás a modellben (ez azonban nem zárja ki egy másik típusú heteroszkedaszticitás lehetőségét sem). $\beta$

Vizsgálati eljárás

Hagyományos legkisebb négyzetek használatával megbecsüljük az eredeti regressziós modellt

${\displaystyle y_{t}=x_{t}^{T}b+\varepsilon _{t))$

és a regressziós maradékokat megtaláljuk . $e_{t}$

Ezenkívül különböző értékekre (általában -vel kezdődően ) egy segédregressziót becsülünk (szintén a szokásos legkisebb négyzetek használatával): $\gamma$ $\pm 0,5,\pm 1,...$

${\displaystyle |e_{t}|=\alpha +\beta z_{t}^{\gamma }+u_{t))$

Minden egyes értéknél az együttható statisztikai szignifikanciáját a standard Student-féle t -próbával vagy ennek megfelelője, ebben az esetben az F-próba segítségével ellenőrizzük a segédregresszió egészének szignifikanciájára. Ha egyeseknél az együtthatót szignifikánsnak ismerik el (a tesztstatisztika nagyobb, mint a kritikus érték), akkor az ilyen típusú heteroszkedaszticitást szignifikánsnak ismerik el, és azt a modellt, amelynél az együttható a legszignifikánsabb (a legmagasabb értékkel). a tesztstatisztika) kerül kiválasztásra. $\gamma$ $\beta$ $\gamma$ $\beta$ $\gamma$ $\beta$

Glaser teszt

Vizsgálati eljárás

Lásd még