(벡터) AR1-2 테스트를 수행 할 때 이분산성을 고려해야합니까?
자기 상관 (AR) 1-2 테스트는 다음과 같이 정의됩니다. 종종 Breusch–Godfrey 테스트 ( Wiki 링크 ) :
테스트는 원본에서 잔차의 보조 회귀를 통해 수행됩니다. 변수 및 지연된 잔차 (샘플 시작에서 누락 된 지연된 잔차는 0으로 대체되므로 관측 값이 손실되지 않습니다). 제한되지 않은 변수는 보조 회귀에 포함됩니다. 귀무 가설은 자기 상관이 없으며, 검정 통계량이 너무 높으면 기각됩니다. 이 LM 테스트는 지연된 종속 변수와 대각 잔차 자기 상관이있는 시스템에 유효하지만 Durbin-Watson이나 잔차 자기 상관은이 경우 유효한 테스트를 제공하지 않습니다.
저는 VAR 모델을 가지고 있고 포함 할 지연의 양을 결정하려고합니다. 제 모델은 이분산성을 가지고 있으므로 추론을 수행 할 때 Wald 테스트를 사용하여이를 고려합니다. 내 모델에서 정상 표준 오차와 이분산성 일관된 표준 오차 사이에는 큰 차이가 있습니다.
나는 OxMetrics를 사용하고 있으며 다음으로 모델을 추정 할 때 동일한 AR1-2 테스트 통계를 반환합니다. 정규 오류 및 이분산성 일관된 오류입니다. 보조 회귀 검정이 주 모델의 이분산성에 영향을받지 않기 때문입니까? 아니면 OxMetrics가이 경우 올바른 검정을 수행하지 않기 때문입니까?
댓글
- AR1-2 테스트는 무엇인가요?
- 질문에 정의를 업데이트했습니다. 도움이 되었기를 바랍니다.
- 실제로 도움이됩니다. 시험에 다른 이름이 있거나 시험을 제안하는 연구 논문에 대한 언급이 있습니까?
- 그것을 원래 질문에 포함 시켰어야했습니다! 문서 (내가 제공 한 정의)에 명시 적으로 명시되어 있지는 않지만 OxMetrics는 대부분의 소개 교과서에 나와있는 Breusch–Godfrey 테스트를 사용하고 있다고 생각합니다.
Answer
Breusch-Godfrey 테스트는 추정 된 표준 오류에 의존하지 않으므로 회귀에서 이분산성 강력한 표준 오류를 사용하는지 여부는 중요하지 않습니다.
AR (1) 자기 상관을 확인하기위한 BG 테스트에 대한 매우 간단한 설명 :
- OLS 회귀를 수행하고 잔차를 계산합니다.
- 독립 관계에서 잔차를 회귀합니다. 모델의 변수와 지연된 잔차에 대한 변수입니다.
- 두 번째 회귀의 R- 제곱에 표본 크기를 곱하여 테스트 통계를 계산합니다.
- 관련 통계와 테스트 통계를 비교합니다. 카이-제곱 분포.
보시다시피 위의 단계는 “주”회귀에서 표준 오차를 추정하는 방법에 의존하지 않습니다. 또는 “보조”BG 회귀에서.
자세한 내용은 BG 테스트에 대한 단계별 설명을 보려면 여기 를 참조하십시오. . 절차를 복제하려면 사이트 어딘가에서 pdf에 언급 된 데이터를 다운로드 할 수도 있다는 것을 기억합니다.
코멘트
- 안녕하세요. BG 테스트는 자기 상관에 사용되는 반면 BP 테스트는 두 테스트가 매우 비슷해 보이지만 heteoscedasticity에 사용됩니까?