Muss ich bei der Durchführung des (Vektor-) AR1-2-Tests die Heteroskedastizität berücksichtigen?
Die Der Autokorrelationstest (AR) 1-2 wird wie folgt definiert – häufig als Breusch-Godfrey-Test ( Wiki-Link ):
Der Test wird durch die zusätzliche Regression der Residuen auf dem Original durchgeführt Variablen und verzögerte Residuen (fehlende verzögerte Residuen zu Beginn der Stichprobe werden durch Null ersetzt, sodass keine Beobachtungen verloren gehen). Uneingeschränkte Variablen sind in der Hilfsregression enthalten. Die Nullhypothese ist keine Autokorrelation, die verworfen würde, wenn die Teststatistik zu hoch ist. Dieser LM-Test gilt für Systeme mit verzögerten abhängigen Variablen und diagonaler Restautokorrelation, während in diesem Fall weder der Durbin-Watson- noch die Restautokorrelationen einen gültigen Test liefern.
Ich habe ein VAR-Modell und versuche, die Anzahl der einzuschließenden Verzögerungen zu bestimmen. Mein Modell leidet unter Heteroskedastizität, daher verwende ich den Wald-Test, um dies bei der Inferenz zu berücksichtigen. Es gibt einen großen Unterschied zwischen den normalen Standardfehlern und den heteroskedastizitätskonsistenten Standardfehlern in meinem Modell.
Ich verwende OxMetrics und es wird dieselbe AR1-2-Teststatistik zurückgegeben, wenn ich das Modell mit schätze normale Fehler und heteroskedastizitätskonsistente Fehler. Liegt dies daran, dass der Test der Hilfsregression nicht durch die Heteroskedastizität im Hauptmodell beeinflusst wird, oder liegt es nur daran, dass OxMetrics in diesem Fall nicht den richtigen Test durchführt?
Kommentare
- Was ist der AR1-2-Test?
- Ich habe die Frage mit einer Definition aktualisiert und hoffe, dass sie hilft.
- Ich hätte das in meine ursprüngliche Frage aufnehmen sollen! Obwohl in der Dokumentation nicht explizit angegeben (die Definition, die ich angegeben habe), denke ich, dass OxMetrics den Breusch-Godfrey-Test verwendet, wie er in den meisten Einführungslehrbüchern dargestellt wird.
as hilft in der Tat. Hat der Test einen anderen Namen oder gibt es einen Verweis auf ein Forschungspapier, das den Test vorschlägt?
Antwort
Der Breusch-Godfrey-Test basiert nicht auf den geschätzten Standardfehlern. Daher spielt es keine Rolle, ob Sie in Ihren Regressionen heteroskedastizitätsstabile Standardfehler verwenden oder nicht.
Sehr kurze Beschreibung des BG-Tests zur Überprüfung der AR (1) -Autokorrelation:
- Führen Sie die OLS-Regression durch und berechnen Sie die Residuen.
- Regressieren Sie die Residuen auf dem Independent Variablen Ihres Modells und der verzögerten Residuen.
- Berechnen Sie die Teststatistik, indem Sie das R-Quadrat der zweiten Regression mit Ihrer Stichprobengröße multiplizieren.
- Vergleichen Sie die Teststatistik mit der relevanten Chi-Quadrat-Verteilung.
Wie Sie sehen können, hängt keiner der obigen Schritte davon ab, wie Sie die Standardfehler schätzen, auch nicht in Ihrer „Haupt“ -Regression oder in der „zusätzlichen“ BG-Regression.
Weitere Informationen finden Sie unter hier für eine schrittweise Erläuterung des BG-Tests . Ich erinnere mich, dass Sie die im PDF genannten Daten sogar irgendwo auf der Website herunterladen können, wenn Sie die Prozedur replizieren möchten.
Kommentare
- Hallo, warum Wird der BG-Test für die Autokorrelation verwendet, während der BP-Test für die Heteoskedastizität verwendet wird, obwohl beide Tests sehr ähnlich aussehen?