截面数据异方差问题检验技术的比较  

Comparative Study of Heteroscedasticity Test Technology for Section Data

作　　者：徐生霞 潘海涛[1,2] Xu Shengxia Pan Haitao(Statistical Institute Shanxi Statistical Research Center, Xi＇an Institate of Finance and Econormics,Xi＇an 710061, China)

机构地区：[1]西安财经学院统计学院,西安710061 [2]西安财经学院陕西统计研究中心,西安710061

出　　处：《统计与决策》2017年第5期16-20,共5页Statistics & Decision

基　　金：西安财经学院校级教学研究项目(13xcj41)

摘　　要：在忽略异方差的情况下,进行模型的OLS参数估计会导致严重的后果,因此,研究异方差性的检验、选取适当的检验方法是非常重要的理论与实践问题。文章基于蒙特卡罗随机模拟技术,分别在PermutationTest与传统形式下对异方差检验的主要方法有:White检验、Park检验、Goldfeld-Quandt检验、Breusch-Pagan/Godfrey检验、Glejser检验,在不同的异方差假定形式下、在不同的样本容量下对这五种检验方法的第一类错误率的控制、检验功效等方面进行充分、完备的研究和讨论,并给出结论供实践工作者参考。Ignoring the heteroscedastic case, the parameters of OLS model estimation will lead to serious consequences, therefore, selection and testing, study the heteroscedasticity test method suitable is the theory and practice of very important questions.In this paper, based on the Monte Carlo stochastic simulation technique, the primary method to test for heteroscedasticity： White test, Park test, Goldfeld-Quandt test, Breusch-Pagan/Godfrey test, Glejser test, in different heteroscedasticity assumed form, in different sample capacity of the five test methods of type I error rate control, test functions and other aspects of the full, comprehensive research and discussion, and conclusions are presented for practice reference.

关 键 词：异方差检验技术 蒙特卡罗模拟 R语言 第一类错误率 检验功效 Permutation检验 

分 类 号：O21[理学—概率论与数理统计]