Методы смягчения проблемы гетероскедастичности
Как отмечалось, гетероскедастичность приводит к неэффективности оценок, несмотря на их несмещенность. Это может обусловить необоснованные выводы по качеству модели. Поэтому при установлении гетероскедастичности необходимо преобразовать модель с целью устранения данного недостатка. Вид преобразования зависит от того, известны или нет дисперсии Метод взвешенных наименьших квадратов (ВНК) Данный метод применяется при известных для каждого наблюдения значениях Для простоты изложения опишем ВНК на примере парной регрессии:
Разделим обе части (46) на известное
Положив
При этом для Следовательно, для преобразованной модели(47) выполняются предпосылки МНК. В этом случае оценки, полученные по МНК, будут наилучшими линейными несмещенными оценками.
|
отклонений 
.
(46)
:
, получим уравнение регрессии без свободного члена, но с дополнительной объясняющей переменной 
и с «преобразованным» отклонением 
:
(47)
