Szükséges-e számolnom a heteroskedaszticitással az (vektor) AR1-2 teszt végrehajtásakor?
Az autokorreláció (AR) 1-2 tesztet a következőképpen definiálják – gyakran nevezik Breusch – Godfrey tesztnek ( Wiki link ):
A tesztet az eredeti maradványainak kiegészítő regressziójával hajtják végre változók és elmaradt maradványok (a minta kezdetén hiányzó lemaradt maradványokat nulla váltja fel, így nem vesznek el megfigyelések). A korlátlan változókat a kiegészítő regresszió tartalmazza. A nullhipotézis nem autokorreláció, amelyet elvetnének, ha a tesztstatisztika túl magas. Ez az LM teszt olyan rendszereknél érvényes, amelyek elmaradt függő változókkal és átlós reziduális autokorrelációval rendelkeznek, míg sem a Durbin – Watson, sem a maradék autokorrelációk nem nyújtanak érvényes tesztet ebben az esetben. >
Van egy VAR modellem, és megpróbálom meghatározni a beillesztendő késések összegét. A modellem heteroskedasztikus, ezért a Wald-teszt segítségével ezt figyelembe veszem a következtetés során. Nagy különbség van a normál standard hibák és a heteroskedaszticitás-konzisztens standard hibák között a modellemben.
OxMetrics-et használok, és ugyanazt az AR1-2 tesztstatisztikát adja vissza, amikor becsülöm a modellt normális hibák és heteroskedaszticitás-konzisztens hibák. Ez azért van, mert a kiegészítő regresszió tesztjét nem befolyásolja a fő modell heteroskedaszticitása, vagy csak azért, mert az OxMetrics ebben az esetben nem a megfelelő tesztet hajtja végre?
Megjegyzések
- Mi az AR1-2 teszt?
- Frissítettem a kérdést egy definícióval, remélem, hogy ez segít.
- Ez valóban segít. Van-e más neve a tesztnek, vagy van-e utalás a tesztet javasoló kutatási cikkre?
- Ezt be kellett volna tennem az eredeti kérdésembe! Bár a dokumentációban (az általam megadott definícióban) nincs kifejezetten megfogalmazva, azt gondolom, hogy az OxMetrics a legtöbb bevezetési tankönyvben bemutatott Breusch – Godfrey tesztet használja.
Válasz
A Breusch-Godfrey-teszt nem támaszkodik a becsült standard hibákra, ezért nem mindegy, hogy heteroskedaszticitás-robusztus standard hibákat használ-e regresszióiban.
A BG teszt nagyon rövid leírása az AR (1) autokorreláció ellenőrzésére:
- Végezze el az OLS regressziót és számítsa ki a maradványokat.
- Regresszálja a maradványokat a független modellje változói és az elmaradt maradványok.
- Számítsa ki a tesztstatisztikát úgy, hogy megszorozza a második regresszió R-négyzetét a mintamérettel.
- Hasonlítsa össze a tesztstatisztikát a vonatkozó statisztikával Chi-Squared disztribúció.
Amint láthatja, a fenti lépések egyike sem függ attól, hogy hogyan becsüli meg a standard hibákat, sem a „fő” regresszióban. vagy a “kiegészítő” BG regresszióban.
További információkért lásd itt a BG teszt lépésről lépésre történő magyarázatát. . Emlékszem, hogy akár le is töltheti a pdf-ben említett adatokat a webhelyről, ha meg szeretné ismételni az eljárást.
Megjegyzések
- Szia miért a BG tesztet autokorrelációra használják, míg a BP tesztet a heteoskedaszticitásra, annak ellenére, hogy mindkét teszt nagyon hasonlónak tűnik?