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이 표준오차에 기초한 통계적 추론을 수행할 수 있다. 그렇지 않은 경우, 그리고 (설명)독립변수는 개인소득이라고 하자. 고소득 가구가 저소득 가구보다 평균적으로 더 많이 저축하는 것으로 보이지만 또한 그들의 저축에는 가변성(분산이 큼)도 더욱 크다. Nature of the problem(문제의 본질) ----------------------6 2. 이분산에 의해 일어나는 현상 -------------------------6 Ⅲ. 이분산의 원인 -------------------------5 2. (2) Goldfeld-Quandt 검정 (3) Bartlett 의 분산의 동질성 검정 (4) Peak test (5) Breusch- Pagan test (6) CUSUMSQ test Ⅳ. 을 알고 있을 때 (WLS) --------------15 2. 표본의 크기가 크다면 OLS 추정량에 대한 White`s 의 이분산이 교정된 표준오차를 구할수 있고,이분산의 탐지방법 1. 다시말해 이들은 더 이상 BLUE 가 아니다. 이분산의 본질 동분산과 이분산 과의 차이를 비교해 보기 위해 2변수모형 에서 종속변수 는 저축, F-검정 은 매우 왜곡된 결과를 초래하고 그 결과 잘못된  ......

 

 

Index & Contents

이분산 설명 자료

 

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이분산 설명

 

이분산 설명에 대한 자료입니다. 이분산설명

 

서론

Ⅰ. 이분산 요약 및 본질 --------------------------1

 

본론

Ⅱ. 이분산의 원인 및 일어나는 현상

1. 이분산의 원인 -------------------------5

 

2. 이분산에 의해 일어나는 현상 -------------------------6

 

Ⅲ. 이분산의 탐지방법

1. Nature of the problem(문제의 본질) ----------------------6 2. 이분산의 탐지방법 -----------------------7

1) Graphical examination of resudials (그림에 의한 방법)

2) Park test

3) Glejser test

4) White`s General heteroscedasticity Test

5) Other tests of heteroscedasticity

(1) Spearman 의 계수상관방법.

(2) Goldfeld-Quandt 검정

(3) Bartlett 의 분산의 동질성 검정

(4) Peak test

(5) Breusch- Pagan test

(6) CUSUMSQ test

 

Ⅳ. 이분산이 존재할 때 OLS 추정 ----------------14

 

Ⅴ. 이분산이 관측되었을 때 해결방법 --------------14

1. 을 알고 있을 때 (WLS) --------------15

2. 을 모를 때 --------------16

 

결론 --------------------------18

참고문헌 서론

 

 

Ⅰ. 이분산 요약 및 본질

 

 

1. 이분산 요약

 

고전적 선형회귀모형의 중요한 가정 가운데 하나가 오차항 가 모두 동일한 분산 을 갖는다는 것이다. 만일 이 가정이 만족되지 않는다면 이분산이 존재하게 된다.

 

이분산으로 인해 통상적인 OLS 추정량의 불편성과 일치성은 손상되지 않는다. 그러나 이 추정량은 더 이상 최소분산적 또는 효율적 분산이 아니다. 다시말해 이들은 더 이상 BLUE 가 아니다. 가중최소자승법(WLS)에 의해 BLUE를 구할 수 있다.

 

이분산이 있는 경우 OLS 추정량의 분산은 통상적인 OLS 공식으로 구할 수 없 다. 그러나 통상적인 OLS 공식을 사용하면 이에 기초한 t-검정, F-검정 은 매우 왜곡된 결과를 초래하고 그 결과 잘못된 결론을 이끌어 낼 수 있다.

 

이분산이 의심스럽고 이를 탐지했다 하더라도, 이분산 문제를 교정하는 것은 쉽 지않다. 표본의 크기가 크다면 OLS 추정량에 대한 White`s 의 이분산이 교정된 표준오차를 구할수 있고, 이 표준오차에 기초한 통계적 추론을 수행할 수 있다. 그렇지 않은 경우, OLS잔차에 기초하여 이분산이 그럴듯한 형태에 대해 짐작을 할 수 있고 이분산이 없도록 자료를 변형할 수 있다.

 

OLS 잔차는 이분산일 뿐만 아니라 자기상관적 일 수도 있다. 자기상관 조건부 이분산(Autoregressive Conditional Hetroscedasticity : ARCH) 이라는 기법이 이러한 경우에 적용할 수 있다.

 

 

2. 이분산의 본질

 

동분산과 이분산 과의 차이를 비교해 보기 위해 2변수모형 에서 종속변수 는 저축, 그리고 (설명)독립변수는 개인소득이라고 하자.

 

그림 1. 그림 2.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[그림1], [그림2] 에서 알 수 있듯이 소득이 증가함에 따라서 저축도 평균적으로 증가하고 있다. [그림1]에서는 소득수준에 관계없이 저축의 분산이 동일한데 [그림2]에서는 소득이 증가함에 따라 저축의 분산이 증가하고 있다. 즉 이분산이다. 고소득 가구가 저소득 가구보다 평균적으로 더 많이 저축하는 것으로 보이지만 또한 그들의 저축에는 가변성(분산이 큼)도 더욱 크다.

[그림1]은 고전적 회귀모형의 중요한 가정 가운데 하나가 설명변수의 선택된 값들을 조건으로한 각 오차항 의 분산이 이라는 어떤 일정한 값이라는 것이다. 이것이 동분산의 가정이다. 기호로 표시하면 다음과 같다.

 

 

 

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