19. Алгоритм теста Глейсера.

Глейзер. розглядає регресію модуля залишків , що відповідають регресії найменших квадратів, як певну функцію від, де— та незалежна змінна, яка відповідає зміні дисперсії. Для цього використовуються такі види функцій:

1) ; 2);

3) 4).

У цих рівняннях — стохастична складова.

Рішення про відсутність гетероскедастичності залишків приймається на підставі статистичної значущості коефіцієнтів іПереваги цього тесту визначаються можливістю розрізняти випадок чистої і мішаної гетероскедастичності.

Можливі чотири випадки:

1. є статистично значущими;

2. —статистично значуща, — статистично незначуща оцінка;

3. —статистично значуща, — статистично незначуща оцінка;

4. —статистично незначущі.

У першому випадку залишки гетероскедастичні, причому існує чиста і мішана гетероскедастичність. У другому випадку залишки мають мішану гетероскедастичність. Третій випадок свідчить про наявність чистої гетероскедастичності. У четвертому випадку гетероскедастичність відсутня.