Während Heteroskedastizität keine Verzerrung in den Koeffizientenschätzungen verursacht, macht sie sie weniger genau; Eine geringere Genauigkeit erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Koeffizientenschätzungen weiter vom korrekten Populationswert entfernt sind.
Welche Probleme verursacht Heteroskedastizität?
Heteroskedastizität hat schwerwiegende Folgen für den OLS-Schätzer. Obwohl der OLS-Schätzer unverzerrt bleibt, ist der geschätzte SE falsch. Aus diesem Grund kann man sich nicht auf Konfidenzintervalle und Hypothesentests verlassen. Außerdem ist der OLS-Schätzer nicht mehr BLAU.
Was tun bei Heteroskedastizität?
Es gibt drei gängige Methoden, um Heteroskedastizität zu beheben:
- Transformiere die abhängige Variable. Eine Möglichkeit, die Heteroskedastizität zu beheben, besteht darin, die abhängige Variable auf irgendeine Weise zu transformieren. …
- Definiere die abhängige Variable neu. Eine andere Möglichkeit, die Heteroskedastizität zu beheben, besteht darin, die abhängige Variable neu zu definieren. …
- Gewichtete Regression verwenden.
Wirkt sich Heteroskedastizität auf Unvoreingenommenheit aus?
Heteroskedastizität führt zu Fehlspezifikationen des Modells und kann Vorhersagen beeinträchtigen, wenn sie nicht berücksichtigt werden. Aber angesichts der Heteroskedastizität bleiben die Schätzungen der kleinsten Quadrate unverzerrt.
Welche Aussage über Heteroskedastizität ist richtig?
Welche Aussage über Heteroskedastizität ist richtig? Das Vorhandensein einer nicht konstanten Varianz in den Fehlertermen führt zu Heteroskedastizität. Im Allgemeinen entsteht eine nicht konstante Varianz aufgrund des Vorhandenseins von Ausreißern oder extremen Leverage-Werten. In diesem Artikel finden Sie weitere Einzelheiten zur Regressionsanalyse.
