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

Давайте разберем, почему именно этот метод является предпочтительным в данной ситуации:

1. Гетероскедастичность - это ситуация, когда дисперсия ошибок модели изменяется в зависимости от значений независимых переменных. Это может привести к неэффективным и смещенным оценкам параметров, если использовать стандартный метод наименьших квадратов (МНК).
2. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) позволяет учитывать гетероскедастичность, корректируя веса для каждой наблюдаемой точки. Это достигается путем использования информации о дисперсии ошибок, что делает оценки более точными и надежными.
3. Метод моментов и метод максимального правдоподобия также могут быть использованы для оценки параметров, но они не всегда учитывают особенности гетероскедастичности так эффективно, как ОМНК. Например, метод максимального правдоподобия может быть применим, если мы знаем распределение ошибок, но в общем случае ОМНК является более удобным и простым в использовании.

Таким образом, в условиях гетероскедастичности остатков, обобщенный метод наименьших квадратов является наиболее подходящим методом для оценки параметров эконометрической модели.