Farklı Varyans Var(u i |X i ) = Var(u i ) = E(u i 2 ) = 2 Eşit Varyans Y X
Farklı Varyans Var(u i |X i ) = Var(u i ) = E(u i 2 ) = i 2 Farklı Varyans Hata Zaman
Farklı Varyans ile Karşılaşılan Durumlar Kesit Verilerinde, Kar dağıtım modellerinde, Sektör modellerinde, Ücret modellerinde, Deneme - Yanılma modellerinde.
Farklı Varyansı Gözardı Etmenin Sonuçlar Tahminci Özelliklerine etkisi, Tahminciler sapmasız ve tutarlıdırlar, ancak etkin değildirler. Hipotez testleri üzerine etkisi, Tahminciler minimum varyanslı olma özelliklerini kaybettiklerinden, bunlara bağlı olarak elde edilen t ve F istatistiklerine ve elde edilen güven aralıklarına güvenilemeyecektir. Öngörümleme üzerine etkisi. Önceden değerleri sapmalı olacaktır.
Farklı Varyansın Tesbit Edilmesi Grafik Yöntemle, Sıra Korelasyonu testi ile, Goldfeld-Quandt testi ile, White testi ile, Lagrange çarpanları testi ile
Grafik Yöntem
Sıra Korelasyonu Testi 1.Aşama H 0 : = 0 H 1 : 0 2.Aşama = ? s.d.=? 3.Aşama t tab =? 4.Aşama H 0 hipotezi reddedilebilir t hes > t tab
Sıra Korelasyonu Testi Y X eXsXs eses didi di2di d i 2 =112
Sıra Korelasyonu Testi = Aşama H 0 : = 0 H 1 : 0 2.Aşama = 0.05 s.d.= 8 3.Aşama t tab = = Aşama H 0 hipotezi reddedilemez. t hes < t tab
Goldfeld-Quandt Testi Y X 2s X 3... X k Y = b 1 + b 2 X 2 + b 3 X b k X k + u I.Alt Örnek n 1 II.Alt Örnek n 2 Çıkarılan Gözlemler Y I = b 11 + b 21 X 2 + b 31 X b k1 X k + u Y II = b 12 + b 22 X 2 + b 32 X b k2 X k + u n(1/6) < c < n(1/3) e 2 =?
Goldfeld-Quandt Testi 1.Aşama H 0 : Eşit Varyans H 1 : Farklı Varyans 2.Aşama = ? 3.Aşama F tab =? 4.Aşama H 0 hipotezi reddedilebilir F hes > F tab
lnmaas = b 1 + b 2 Yıl + b 3 Yıl 2 Goldfeld-Quandt Test Dependent Variable: lnmaas Included observations: 222 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C Yıl Yıl R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
1.alt örnek sonuçları: Goldfeld-Quandt Test Dependent Variable: lnmaas Sample: 1 75 Included observations: 75 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C Yıl Yıl R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
Goldfeld-Quandt Test 2.Altörnek Sonuçları: Dependent Variable: lnmaas Sample: Included observations: 75 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C Yıl Yıl R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
Goldfeld-Quandt Testi 1.Aşama H 0 : Eşit Varyans H 1 : Farklı Varyans 2.Aşama = Aşama 1.43<F tab < Aşama H 0 hipotezi reddedilebilir F hes > F tab =
White Testi Y = b 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + u White Testi için yardımcı regresyon: u 2 = a 1 + a 2 X 2 + a 3 X 3 + a 4 X a 5 X a 6 X 2 X 3 + v R y 2 = ? White Testi Aşamaları: 1.Aşama 2.Aşama = ? 3.Aşama 4.Aşama H 0 : a 2 = a 3 = a 4 = a 5 = a 6 =0 H 1 : a i ’lerin en az bir tanesi anlamlıdır s.d.= k-1 2 tab =? W= n.R y 2 = ? W > 2 tab H 0 hipotezi reddedilebilir
White Testi lnmaaş = yıl yıl 2 White Testi için yardımcı regresyon: 1.Aşama 2.Aşama = Aşama 4.Aşama H 0 : a 2 = a 3 = a 4 = a 5 =0 ; H 1 : a i ’lerin en az bir tanesi anlamlıdır s.d.=5-1=4 2 tab = W= n.R y 2 = 222(0.0901)= W > 2 tab H 0 hipotezi reddedilebilir e 2 = Yıl Yıl Yıl Yıl 4 R y 2 =
Lagrange Çarpanları(LM) Testi Y = b 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + u LM testi için yardımcı regresyon: R y 2 = ? LM Testi Aşamaları: 1.Aşama 2.Aşama = ? 3.Aşama 4.Aşama H 0 : b = 0 H 1 : b 0 s.d.= k-1 2 tab =? LM= n.R y 2 = ? LM > 2 tab H 0 hipotezi reddedilebilir
Lagrange Çarpanları(LM) Testi lnmaaş = yıl yıl 2 LM Testi için yardımcı regresyon: 1.Aşama 2.Aşama = Aşama 4.Aşama H 0 : b = 0 H 1 : b 0 s.d.=2-1=1 2 tab = LM= n.R y 2 = 222(0.0537)= LM > 2 tab H 0 hipotezi reddedilebilir e 2 = lnmaas-tah R y 2 =
Genelleştirilmiş EKKY(GEKKY) Y i = b 1 + b 2 X i + u i
bilinmemesi durumu Y i = b 1 + b 2 X i + u i