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:

  1. Végezze el az OLS regressziót és számítsa ki a maradványokat.
  2. Regresszálja a maradványokat a független modellje változói és az elmaradt maradványok.
  3. Számítsa ki a tesztstatisztikát úgy, hogy megszorozza a második regresszió R-négyzetét a mintamérettel.
  4. 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?

Vélemény, hozzászólás?

Az email címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöltük