Проверка на гетероскедастичность

Делаем оценку параметров модели МНК

Создадим объект Equation. Для этого вводим команду ls zp_sredn c place, где salary – зависимая переменная, c – константа, и остальные – независимые переменные.

В результате оценки появится окно Equation (рис.3.1)

Рис 3.1

Проанализируем полученную модель.

Из рис3.1 видно, что:

Dop_rab(prob=0.7978<0.8%, следовательно не значимая ошибка)

M_educ2(prob=0.0000<0.01%, следовательно значимая ошибка)

S_d(prob=0.7520<0.8%, следовательно не значимая ошибка)

sex(prob=0.0000<0.01%, следовательно значимая ошибка)

stag(prob=0.8160<0.82%, следовательно не значимая ошибка)

stastus(prob=0.0010<0.01%, следовательно значимая ошибка)

udovl(prob=0.0005<0.01%, следовательно значимая ошибка)

Удалим из модели незначимые ошибки(s_d,dop_rab,stag),получим рис3.2

Рис3.2

Проанализируем полученную модель.

Заметим, что коэф. Детерминации увеличился.

Из рис3.1 видно, что:

M_educ2(prob=0.0000<0.01%, следовательно значимая ошибка)

sex(prob=0.0000<0.01%, следовательно значимая ошибка)

stastus(prob=0.0001<0.01%, следовательно значимая ошибка)

udovl(prob=0.0005<0.01%, следовательно значимая ошибка)

В итоговой модели все коэффициенты при факторах значимы, между факторами нет высокой корреляции. Что позволяет сделать вывод об отсутствии мультиколлинеарности в полученной модели.

Построим доверительные интервалы.

Константа:

доверительный интервал для 1% =[16473.3-2318.79*2.58;16473.3+2318.79*2.58] =[10492,37; 22454,23]

доверительный интервал для 5% =[16473.3-2318.79*1,96;16473.3+2318.79*1,96] =[11929.65;21016.95]

доверительный интервал для 10% =[16473.3-2318.79*1,65;16473.3+2318.79*1,65] =[12648.29;20298.31]

Образование:

доверительный интервал для 1%=[1239,422;3000.492]

доверительный интервал для 5%=[1451.024;2788.89]

доверительный интервал для 10% =[1556.824;2683.09]

Пол:

доверительный интервал для 1%=[-7073;-3334.12]

доверительный интервал для 5%=[-6624.32;-3783.44]

доверительный интервал для 10% =[-6399.66;-4008.1]

Тип населенного пункта:

доверительный интервал для 1%=[-2145.62;-481.774]

доверительный интервал для 5%=[-1945.7;-681.693]

доверительный интервал для 10% =[-1845.74;-781.653]

Удовлетворенность материальным положением:

доверительный интервал для 1%=[-1651.52;-246.244]

доверительный интервал для 5%=[-1482.66;-415.095]

доверительный интервал для 10% =[-1398.24;-499.52]

Проверка на гетероскедастичность.

Для проверки ошибок на гетероскедастичность тестом Уайта в окне Equation выбирается View / Residual Tests / White Heteroskedasticity (no cross terms). Т.к P-значение теста (Prob.) меньше 0,05, то гипотеза о гомоскедастичности отвергается (принимается гетероскедастичность) на уровне значимости 0,05 (рис. 4.1).

Рис4.1

Делаем корреляцию на гетероскедастичность: В окне Equation выбираем Estimate, в появившемся окне выбираем вкладку Options, ставим галочки в нужных полях и выбираем правильную форму записи ошибок.Рис4.2

Рис4.2.

Выводы:

После удаления из модели незначимых ошибок, в уравнении остались переменные образование, пол, удовлетворенность материальным положением, тип населенного пункта.

Сделаем по ним экономическую интерпретацию:

При увеличении числа лет обучения на 1 год, с вероятностью 0,95 уровень заработанной платы будет изменяться не более, чем на 2683,09$ и не менее чем на 1556,82$