Тест Парка

Предполагается, что дисперсия σ² является функцией i-го значения объясняющей переменной. Р. Парк предложил следующую функциональную зависимость:

Прологарифмировав, получим:

Так как дисперсии σ² обычно неизвестны, то их заменяют оценками квадратов отклонений e².

Критерий Парка включает следующие этапы:

1. Строится уравнение регрессии: yi = b0 + b1xi + ei.
2. Для каждого наблюдения определяются
   
3. Оцениваются коэффициенты регрессии:
   
   В случае множественной регрессии зависимость (5.6) строится для каждой объясняющей переменной.
4. Проверяется статистическая значимость коэффициента b (оценки β) на основе t-статистики t = b/S_b. Если коэффициент b (β) статистически значим, то это означает наличие связи между lne² и lnx, т.е. гетероскедастичности в эконометрических данных.

Использование в критерии Парка конкретной функциональной зависимости может привести к необоснованным выводам (например, коэффициент β статистически незначим, а гетероскедастичность имеет место). Возможна еще одна проблема. Для случайного отклонения vi в свою очередь может иметь место гетероскедастичность. Поэтому критерий Парка дополняется другими тестами.