Гетероскедастичность

Материал из Поле цифровой дидактики


Описание Гетероскедастичность в эконометрике — это свойство, при котором дисперсия случайной ошибки регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве. Гетероскедастичность (англ. heteroscedasticity) характеризуется непостоянством дисперсии случайной ошибки. Классический пример — зависимость между доходом и расходами: у людей с высоким доходом вариабельность расходов значительно выше.
Область знаний Экономика, Статистика, Моделирование
Авторы
Поясняющее видео
Близкие понятия Тест Бройша — Пагана
Среды и средства для освоения понятия Economic Disparity

Гетероскедастичность в эконометрике — это свойство, при котором дисперсия случайной ошибки регрессионной модели меняется в зависимости от значений независимых переменных или положения наблюдений в пространстве. Формально:

[math]\displaystyle{ \operatorname{Var}(\varepsilon_i \mid X_i) = \sigma_i^2 \neq \sigma^2 }[/math]

то есть

  • дисперсия ошибок [math]\displaystyle{ \sigma_i^2 }[/math] для наблюдения [math]\displaystyle{ i }[/math] не постоянна,
  • при гомоскедастичности требование: [math]\displaystyle{ \operatorname{Var}(\varepsilon_i)=\sigma^2 }[/math] для всех [math]\displaystyle{ i }[/math].


В разных районах города разброс отклонений полезности агентов от предсказанной функции может значительно различаться. Так, в густонаселённых кластерах (богатых или бедных) высокая плотность агентов усиливает конкуренцию за участки, что увеличивает дисперсию ошибок:

[math]\displaystyle{ \operatorname{Var}\left(U_{\text{poor}}(i) - \widehat{U}_{\text{poor}}(i)\right) \quad \text{и} \quad \operatorname{Var}\left(U_{\text{rich}}(i) - \widehat{U}_{\text{rich}}(i)\right) }[/math]

различаются между центральными кластерами и периферией.

Модель Segregation (Сегрегация Шеллинга)

Агенты реагируют на долю «своих» в окрестности, но в районах с неоднородным составом соседей дисперсия выбора (остатков модели) возрастает:

[math]\displaystyle{ \operatorname{Var}\left(U(i) - \widehat{U}(i)\right) \quad \text{больше там, где} \quad \frac{\#\{\text{своих в }r\}}{\#\{\text{всех в }r\}} \approx 0.5 }[/math]