सफेद heteroskedasticity परीक्षण में stata - विदेशी मुद्रा

हिटरोस्केडस्टक्लिटी हेटोरोस्केडस्टेक्टीटी हिटरोस्केडस्टेक्टीटी, आँकड़ों में है, जब किसी वैरिएबल के मानक विचलन, विशिष्ट समय के समय पर नजर रखी जाती है, तो गैर-कंसल्टेंट नहीं होता है। हिटरोस्कोडॉस्टिस्टिक अक्सर दो रूपों में उत्पन्न होता है: सशर्त और बिना शर्त। सशर्त heteroskedasticity nonconstant अस्थिरता की पहचान जब उच्च और निम्न अस्थिरता की भविष्य की अवधि की पहचान नहीं की जा सकती। बिना शर्त हातोरोसक्लेस्टिबिलिटी का उपयोग तब किया जाता है जब उच्च और निम्न वाष्पशीलता की वायदा अवधि पहचान की जा सकती है। फाइनेंस में गिरावट को बंद करने के लिए, सशर्त heteroskedasticity अक्सर स्टॉक और बांड की कीमतों में देखा जाता है। इन इक्विटी के अस्थिरता का स्तर किसी भी अवधि में भविष्यवाणी नहीं किया जा सकता है। अनियंत्रित विषमता का उपयोग तब किया जा सकता है जब चरों पर चर्चा की जा सकती है जो मौसमी परिवर्तनशीलता को पहचाना जा सकता है। जैसे बिजली के उपयोग चूंकि यह आंकड़ों के साथ जुड़ा हुआ है, हेरोर्स्केडस्टेक्सीटीटी, हेल्टोसेसिस्टिस्टिक की वर्तनी भी है, एक विशेष नमूना के भीतर न्यूनतम स्वतंत्र निर्गम के भीतर, त्रुटि भिन्नता या स्कैटर की निर्भरता को संदर्भित करता है। इन बदलावों का उपयोग डेटा सेटों के बीच त्रुटि के मार्जिन की गणना करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि अपेक्षित परिणाम और वास्तविक परिणाम, क्योंकि यह औसत मूल्य से डेटा बिंदुओं के विचलन के लिए उपाय प्रदान करता है। डेटासेट को प्रासंगिक मानने के लिए, डेटा बिंदुओं के बहुमत चेब्शेहेव प्रमेय द्वारा वर्णित माध्य से मानक विचलन के एक निश्चित संख्या के भीतर होना चाहिए, जिसे चेबिशेव्स असमानता भी कहा जाता है यह माध्य से एक यादृच्छिक चर की भिन्नता की संभावना के बारे में दिशानिर्देश प्रदान करता है। निर्दिष्ट मानक विचलन की संख्या के आधार पर, एक यादृच्छिक चर में उन बिंदुओं के भीतर मौजूदा की एक विशेष संभावना है। उदाहरण के लिए, यह आवश्यक हो सकता है कि दो मानक विचलनों में से कम से कम 75 डेटा बिंदु मान्य होंगे। न्यूनतम आवश्यकता के बाहर भिन्नता का एक सामान्य कारण अक्सर डेटा की गुणवत्ता के मुद्दों को जिम्मेदार ठहराया जाता है। बिना शर्त Heteroskedasticity Unconditional heteroskedasticity पूर्वानुमान है, और अक्सर वेरिएबल से संबंधित हैं जो प्रकृति द्वारा चक्रीय होते हैं। इसमें परंपरागत अवकाश खरीदारी अवधि के दौरान रिपोर्ट की गई उच्च खुदरा बिक्री, या गर्मियों के दौरान एयर कंडीशनर मरम्मत कॉल में वृद्धि शामिल हो सकती है। विचरण के भीतर परिवर्तन सीधे विशिष्ट घटनाओं या भविष्यवाणियों की घटनाओं से जुड़ा हो सकता है यदि बदलाव पारंपरिक रूप से मौसमी नहीं होते हैं यह एक नए मॉडल की रिलीज के साथ स्मार्टफोन की बिक्री में वृद्धि से संबंधित हो सकता है क्योंकि गतिविधि घटना के आधार पर चक्रीय है लेकिन यह जरूरी नहीं कि सीज़न द्वारा निर्धारित किया गया हो। सशर्त हातोरोस्केडस्टिस्टिक कंडीशनल हैरोकोक्लेस्टिविटी प्रकृति द्वारा पूर्वानुमानित नहीं है। कोई गड़बड़ संकेत नहीं है जो विश्लेषकों का मानना ​​है कि समय पर किसी भी समय डेटा अधिक या कम बिखरेगा। अक्सर, वित्तीय उत्पादों को सशर्त हीटरोकेक्लेस्टिस्टिक के अधीन माना जाता है क्योंकि सभी परिवर्तन विशिष्ट घटनाओं या मौसमी बदलावों के लिए नहीं हो सकते हैं। पुन: सफेद हेट परीक्षण सेंट: पुन: सफेद हेट परीक्षण शनि, 14 फरवरी 2004 09:26:49 -0500 9 वैरिएबल के साथ मेरे प्रतिगमन के लिए मुझे एक सामान्य (पूर्ण) व्हाईट हेइटरोसेस्सास्टिक टेस्ट करना होगा अनन्य चर (निरंतर को छोड़कर) की संख्या जिसे एक्सएस के पार-उत्पाद पर स्क्वायर अवशिष्टों के प्रतिगमन में शामिल किया जाना चाहिए 39. जब मैं मैन्युअल रूप से इस सहायक प्रतिगमन को चलाता हूं, स्टेटा 2 चर ड्रॉप करता है परीक्षा के आंकड़ों के परिणामस्वरूप ची 2 (37) वितरण होता है। मुझे एक ही परिणाम व्हाईटटस्ट कमांड का उपयोग करते हुए मिलता है जो मैंने वेब से डाउनलोड किया था यह आदेश सहायक रिग्रेस में केवल अनन्य चर रखने के लिए स्टेटस रिग्रेस पर निर्भर करता है। लेकिन जब मैं आईमैटस्ट, सफ़ेद मेरे परीक्षण आंकड़ों के बारे में बताया गया है कि ची 2 (39) डिस्ट्रीब्यूशन है और इसका मैन्युअल रूप से एक से कुछ अलग है। तो, मेरे सवाल हैं: कैसे परीक्षण करता है imtest, सफेद परीक्षण आँकड़ों की गणना और कैसे मैं स्टेटा कर सकते हैं चर ड्रॉप नहीं यह collinear पाता है बहुत बहुत धन्यवाद मैं इस व्यवहार पुन: उत्पन्न नहीं कर सकता। व्हाइटटस्ट समरेख चौराहों और क्रॉस-उत्पादों को छोड़ देता है इस उदाहरण से - आतो-, मैंने अपने rmcoll पर रिपोर्ट करने के लिए व्हाइटटस्ट को संशोधित कर दिया है, यह 6 रिग्रेसरों को छोड़ देता है, 14 छोड़कर। इशेटस्ट, मार्क शाफ़र ने नोट किया है, यह भी इस परीक्षा का उत्पादन करेगा। लेकिन imtest, सफेद 14 डीएफ के साथ एक ही परीक्षण आँकड़े उत्पन्न करता है। मुझे नहीं पता है कि आईएमटीस्ट रेग्रेसर सूची को ठीक से छांटने में असफल रहा है। यदि आपके पास बहुत बड़ी संख्या में regressors हैं, तो डीएफएफ, वेटेस्ट, फिट विकल्प को भी ध्यान दें। मानक सफेद परीक्षण का प्रतिबंध बड़े रूप से बड़ा होगा वूलड्रिजस पाठ में वर्णित वैकल्पिक फार्म, रिग्रेसर के रूप में उचित मूल्यों के उत्पादों का उपयोग करता है। स्रोत एसएस डीएफ एमएस संख्या 74 74 ------------------------------------------ - एफ (5, 68) 8.87 मॉडल 250707635 5 50141527.1 प्रो जीटी एफ 0.0000 अवशिष्ट 384357761 68 5652320.01 आर स्क्वेर्ड 0.3948 -------------------------- ----------------- एडज आर-स्क्वेयर 0.3503 कुल 635065396 73 8699525.97 रूट एमएसई 2377.5 व्हाइटटस्ट नोट: 00000D कॉललाइनिटी ​​नोट के कारण गिरा दिया गया: 00000 ई समरेख नोट के कारण गिरा दिया गया: 00000 एच के कारण गिरा दिया समरूपता नोट: 00000K समरूपता नोट की वजह से गिरा दिया: 00000 N समताप के कारण गिरा दिया नोट: 00000S समतापता के कारण गिरा दिया सामान्य परीक्षण आँकड़े सफेद 9.428595 ची-वर्ग (14) पी-मान .8027 गोरे विशेष परीक्षा के आंकड़े। 3.106367 ची-वर्ग (2) पी-मान .2116 ivhettest ओएलएस heteroskedasticity परीक्षण (एस) सभी आईवीएस के स्तर और पार उत्पादों का उपयोग हो: गड़बड़ी homoskedastic व्हाइटकेन्केर nR2 परीक्षण आँकड़ों है। 9.429 ची-वर्ग (14) पी-वैल्यू 0.8027 व्हाट्स टेस्ट फॉर हो: हाउस्केक्लेस्टिलिटी हाड वि: अप्रबंधित हेरोर्सकेडस्टेक्लिटीटी ची 2 (14) 9.43 प्रो जीबी 0028027