В условиях гетероскедастичности остатков для оценки параметров эконометрической модели следует использовать обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).

Теперь давайте подробно разберем, почему именно этот метод является предпочтительным в таких условиях:

1. Проблема гетероскедастичности: Гетероскедастичность возникает, когда дисперсия ошибок не является постоянной. Это может привести к неэффективным оценкам параметров модели, а также к некорректным стандартным ошибкам, что, в свою очередь, влияет на тестирование гипотез.
2. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК): Этот метод позволяет учитывать гетероскедастичность, корректируя веса для каждой наблюдаемой точки в выборке. ОМНК минимизирует взвешенную сумму квадратов остатков, что делает его более эффективным в условиях, когда стандартные предположения о равенстве дисперсий нарушены.
3. Метод моментов: Этот метод также может быть использован для оценки параметров, но он не всегда учитывает гетероскедастичность, если не применяются специальные корректировки. Поэтому он не является оптимальным выбором в данной ситуации.
4. Метод максимального правдоподобия: Этот метод может быть использован для оценки параметров в условиях гетероскедастичности, но требует знания распределения ошибок. В отличие от ОМНК, он может быть более сложным в реализации и интерпретации.

Таким образом, в условиях гетероскедастичности наилучшим выбором для оценки параметров эконометрической модели является обобщенный метод наименьших квадратов, так как он обеспечивает более точные и надежные результаты.