RSS1=28.26960 и RSS2=30.70884
=30.70884/28.26960=1,08628<, значит, предположение о гетероскедастичности отвергается
Тест Бреуша-Пагана
Сначала надо сформировать в Excel вектор квадратов остатков , а затем - их логарифмов . Строим регрессию, где - объясняемая переменная.
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-1.742633
0.205461
-8.481573
0.0000
CHAKT
5.06E-09
5.23E-08
0.096786
0.9230
KREDKART
-0.056200
0.557820
-0.100749
0.9199
KREDKOMMORG
2.59E-09
3.18E-08
0.081643
0.9350
LIKVAKT
5.68E-08
5.60E-08
1.014630
0.3117
OBAZDOVOS
1.01E-08
3.15E-08
0.320031
0.7493
PRIVSRDRBANK
1.79E-08
5.69E-08
0.314465
0.7535
RABAKT
1.30E-09
4.29E-08
0.030329
0.9758
SOBKAP
-7.73E-08
1.00E-07
-0.770216
0.4422
SRBUDJETORG
-1.43E-08
5.00E-08
-0.285660
0.7755
SRCHLITS
-7.37E-09
4.11E-08
-0.179269
0.8579
SRURLITS
-1.65E-08
4.77E-08
-0.345334
0.7303
USTFOND
1.58E-08
9.13E-08
0.173240
0.8627
R-squared
0.110353
Mean dependent var
-1.745385
Adjusted R-squared
0.049349
S.D. dependent var
2.368217
S.E. of regression
2.309043
Akaike info criterion
4.578185
Sum squared resid
933.0438
Schwarz criterion
4.801982
Log likelihood
-417.3494
F-statistic
1.608940
Durbin-Watson stat
1.934784
Prob(F-statistic)
0.049826
Полученное значение F-статистики и сравниваем его c табличным: , значит, гипотеза о гомоскедастичности принимается.
Тест Спирмена
Расчеты рангового коэффициента Спирмена между абсолютными величинами остатков и значениями величины собственного капитала банка приведены в прилагающейся таблице Excel.
=0,642979;
=0,642979*13,674=8,7926
Это значение больше чем 2,58, следовательно гипотеза об отсутствии гетероскедастичности отвергается при 1% уровне значимости.
Вывод
Три теста из четырех показали отсутствие гетероскедастичности, из чего можно сделать вывод, что модель достаточно устойчива.
Теперь приведем гистограмму и основные статистики остатков модели.
Как мы видим, гипотеза о нормальности отвергается со 100% вероятностью. Так могло произойти в результате действия факторов, не учитывающихся в математической модели, такие как репутация банка или большая известность.
Протестируем с помощью F-статистики гипотезу о том, что коэффициенты при NADB и NADC равны:
Null Hypothesis:
C(6)=C(7)
29.46654
Probability
0.000000
Chi-square
Выясняется, что для банков с разными уровнями надежности нельзя применять одинаковые модели.
Интерпретация результатов
BUDJET
CHASTN
FACTPRIB
Mean
0.011173
45416161
0.234637
943286.7
0.111732
20103364
Median
10558716
149009.0
4208453.
Maximum
1.000000
2.24E+09
41825923
1.19E+09
Minimum
258986.0
569.0000
Std. Dev.
0.105406
1.94E+08
0.424960
3395582.
0.315920
92998103
Skewness
9.301145
9.369413
1.252387
10.05142
2.464911
11.29334
Kurtosis
87.51130
99.21153
2.568474
119.1300
7.075786
140.5772
Jarque-Bera
55849.53
71658.19
48.18166
103598.5
305.1590
144972.4
Observations
179
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
