Итак, мы завершаем разбор темы условной гетероскедастичности. Подведём результаты. Во-первых, гетероскедастичность, а именно зависимость условной дисперсии ε_i-того от регрессора, практически всегда имеет место в предположении случайной выборки. Приводит гетероскедастичность к неприменимости старых формул для тестирования гипотез о построении доверительных интервалов. Также негативным последствием является неэффективность оценок. А все остальные хорошие свойства, а именно состоятельность оценок, несмещённость оценок, сохраняются. Соответственно, вопрос тестирования гипотез можно решить, используя новые, правильно посчитанные корректно в условиях гетероскедастичности стандартные ошибки, а именно: либо стандартные ошибки, предложенные Уайтом, либо современную версию стандартных ошибок, устойчивых к гетероскедастичности. Соответственно, на практике практически всегда, когда вы работаете с реальными данными, полученными как случайная выборка из большой совокупности объектов, практически всегда имеет смысл сразу использовать стандартные ошибки, устойчивые к гетероскедастичности, даже до тестирования гетероскедастичности. Это одна из распространённых ошибок — поступать следующим образом. Ещё раз: так, как я сейчас скажу, делать нельзя. Некоторые поступают так: берут реальные данные, проводят тест на гетероскедастичность. Если по тесту гетероскедастичность есть, то используют стандартные ошибки, устойчивые к гетероскедастичности. Если по тесту гетероскедастичности нет, то используют обычные стандартные ошибки. Это подход неверный. Здесь складывается ситуация двойного тестирования, и поэтому p-значения или уровни доверия для второго теста будут неверными. Правильно делать так: как только у вас есть теоретические основания подозревать наличие гетероскедастичности, надо использовать устойчивые робастные стандартные ошибки. В следующий раз мы поговорим о похожем нарушении стандартных предпосылок, а именно о ситуации, когда математическое ожидание произведения разных ε зависит от x — об автокорреляции: она приводит практически точно к таким же последствиям, как и гетероскедастичность, и у неё такой же способ борьбы.