Исследование российского рынка банковских услуг
Эта модель немного хуже предыдущей из-за уменьшившихся и , но зато стандартные ошибки очень малы и количество незначимых параметров сократилось до пяти. Проверим модель на гетероскедастичность.
Тест Уайта:
White Heteroskedasticity Test: | |||
F-statistic |
0.670657 |
Probability |
0.884238 |
Obs*R-squared |
18.37158 |
Probability |
0.861839 |
White Heteroskedasticity Test: | |||
F-statistic |
0.504944 |
Probability |
0.999452 |
Obs*R-squared |
87.11601 |
Probability |
0.985155 |
моь
Тест Уайта показал хорошие результаты: с вероятностью 88% (no cross terms) и 99,9% (cross terms) в модели отсутствует гетероскедастичность. Проведем другие тесты.
Тест Голдфелда-Квандта:
Сначала упорядочим выборку по величине собственного капитала. Возьмем первые 60 и последние 60 наблюдений и найдем их RSS.
Первые 60 наблюдений
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
C |
9.478872 |
0.848203 |
11.17524 |
0.0000 |
CHAKT |
6.32E-08 |
4.34E-07 |
0.145570 |
0.8851 |
KREDKART |
0.036231 |
0.873700 |
0.041468 |
0.9672 |
KREDKOMMORG |
-1.28E-07 |
2.32E-07 |
-0.551190 |
0.5851 |
LIKVAKT |
-1.57E-07 |
4.19E-07 |
-0.375388 |
0.7097 |
OBAZDOVOS |
1.80E-07 |
9.24E-08 |
1.945687 |
0.0600 |
PRIVSRDRBANK |
2.84E-08 |
3.68E-07 |
0.077162 |
0.9389 |
RABAKT |
8.19E-08 |
3.34E-07 |
0.245401 |
0.8076 |
SOBKAP |
1.43E-06 |
1.19E-06 |
1.203372 |
0.2371 |
SRBUDJETORG |
-1.00E-06 |
5.39E-07 |
-1.860638 |
0.0715 |
SRCHLITS |
2.74E-07 |
3.45E-07 |
0.793853 |
0.4328 |
SRURLITS |
4.06E-08 |
3.54E-07 |
0.114816 |
0.9093 |
USTFOND |
-1.26E-06 |
8.64E-07 |
-1.460503 |
0.1533 |
R-squared |
0.480953 |
Mean dependent var |
10.72953 | |
Adjusted R-squared |
0.251962 |
S.D.dependent var |
1.054286 | |
S.E. of regression |
0.911844 |
Akaike info criterion |
2.907641 | |
Sum squared resid |
28.26960 |
Schwarz criterion |
3.519488 | |
Log likelihood |
-56.69102 |
F-statistic |
2.100313 | |
Durbin-Watson stat |
1.641794 |
Prob(F-statistic) |
0.036209 |