¿Debo tener en cuenta la heterocedasticidad al realizar la prueba (vector) AR1-2?
El La prueba de autocorrelación (AR) 1-2 se define de la siguiente manera, a menudo denominada prueba de Breusch-Godfrey ( Enlace Wiki ):
La prueba se realiza mediante la regresión auxiliar de los residuales sobre el original variables y residuos rezagados (los residuos rezagados que faltan al comienzo de la muestra se reemplazan por cero, por lo que no se pierden observaciones). Las variables no restringidas se incluyen en la regresión auxiliar. La hipótesis nula es que no hay autocorrelación, lo que sería rechazado si el estadístico de prueba es demasiado alto. Esta prueba LM es válida para sistemas con variables dependientes rezagadas y autocorrelación residual diagonal, mientras que ni Durbin-Watson ni las autocorrelaciones residuales proporcionan una prueba válida en ese caso.
Tengo un modelo VAR y estoy tratando de determinar la cantidad de rezagos a incluir. Mi modelo sufre de heterocedasticidad, así que estoy usando la prueba de Wald para tener eso en cuenta al hacer inferencias. Hay una gran diferencia entre los errores estándar normales y los errores estándar consistentes con heterocedasticidad en mi modelo.
Estoy usando OxMetrics y devuelve la misma estadística de prueba AR1-2 cuando estimo el modelo con Errores normales y errores consistentes con heterocedasticidad. ¿Se debe a que la prueba de la regresión auxiliar no se ve afectada por la heterocedasticidad en el modelo principal o es simplemente porque OxMetrics no realiza la prueba correcta en este caso?
Comentarios
- ¿Qué es la prueba AR1-2?
- He actualizado la pregunta con una definición, espero que ayude.
- Eso ayuda, de hecho. ¿La prueba tiene otro nombre o hay una referencia a un trabajo de investigación que propone la prueba?
- ¡Debería haberlo incluido en mi pregunta original! Aunque no se indica explícitamente en la documentación (la definición que proporcioné), creo que OxMetrics está usando la prueba Breusch-Godfrey como se presenta en la mayoría de los libros de texto de Introducción.
Respuesta
La prueba de Breusch-Godfrey no se basa en los errores estándar estimados, por lo tanto, no importa si usa errores estándar robustos a la heterocedasticidad en sus regresiones o no.
Descripción muy breve de la prueba de glucosa en sangre para verificar la autocorrelación de AR (1):
- Realice la regresión de MCO y calcule los residuos.
- Regrese los residuos en la variables de su modelo y en los residuales rezagados.
- Calcule la estadística de prueba multiplicando el R-cuadrado de la segunda regresión por el tamaño de su muestra.
- Compare la estadística de prueba con la Distribución chi-cuadrado.
Como puede ver, ninguno de los pasos anteriores depende de cómo calcule los errores estándar, ya sea en su regresión «principal» o en la regresión de glucosa «auxiliar».
Para obtener más información, consulte aquí para obtener una explicación paso a paso de la prueba de glucosa en sangre . Recuerdo que incluso puede descargar los datos mencionados en el pdf en algún lugar del sitio si desea replicar el procedimiento.
Comentarios
- Hola, ¿por qué? ¿Se usa la prueba de glucosa en sangre para la autocorrelación mientras que la prueba de presión arterial se usa para la heteoscedasticidad a pesar de que ambas pruebas se ven muy similares?