The idea of approximation
이분산성 복습 본문
이분산 문제 FGLS로 해결하기
<EVIEWS 에서> (남준우, 이한식, 계량경제학, p242)
kospi = f (c, djia, nasdaq)
회귀식 추정후,
view> residual tests > white heteroscedasticity
이 다음, 이분산을 고려한 FGLS 추정치를 도출하기 위해서는 sigma^2에 대한 추정치를 구해야 함.
회귀식 추정 후,
genr sig_sq=resid^2 (잔차 제곱을 도출)
equation 도구 창에서 [estimate] 를 누르면 equation specification 활성창이 나타나는데, 여기서 다시 [options]를 누르면 가중최소장승법을 적용할 수 있는 eqution options 창이 열린다. 여기서 마우스로 [weighted ls/tsls]를 선택하고 weight를 지정해 주는 빈칸에 [1/sqr(sig_sqf)]를 입력하면 1/sigma 에 해당하는 값을 가중치로 하는 FGLS 추정결과가 도출된다.
<STATA에서> (민인식, 최필선, 기초통계와 회귀분석, p210)
reg price lotsize sqrft bdrms
estat imtest, white (화이트 검정 수행)
오차항의 분산이 lotsize 변수에 비례적으로 증가한다면,
reg price lotsize sqrft bdrms [aweight=1/lotsize]
여기서 1/sqrt(lotsize)로 기입하면 안되고 반드시 1/lotsize로 입력해야 하는데, 이것이 root(lotsize)로 나누어 주는 효과를 가져온다.
