Devo levar em consideração a heteroscedasticidade ao realizar o teste (vetorial) AR1-2?
O O teste de autocorrelação (AR) 1-2 é definido como segue – freqüentemente referido como o teste Breusch – Godfrey ( Wiki link ):
O teste é realizado através da regressão auxiliar dos resíduos no original variáveis e resíduos defasados (resíduos defasados ausentes no início da amostra são substituídos por zero, portanto, nenhuma observação é perdida). Variáveis irrestritas são incluídas na regressão auxiliar. A hipótese nula é de não autocorrelação, o que seria rejeitado se a estatística de teste fosse muito alta. Este teste LM é válido para sistemas com variáveis dependentes defasadas e autocorrelação residual diagonal, enquanto nem Durbin – Watson nem as autocorrelações residuais fornecem um teste válido nesse caso.
Tenho um modelo VAR e estou tentando determinar a quantidade de atrasos a incluir. Meu modelo sofre de heterocedasticidade, então estou usando o teste de Wald para levar isso em consideração ao fazer inferência. Há uma grande diferença entre os erros padrão normais e os erros padrão consistentes com heteroscedasticidade em meu modelo.
Estou usando OxMetrics e ele retorna a mesma estatística de teste AR1-2 quando estimo o modelo com erros normais e erros consistentes com heterocedasticidade. Isso ocorre porque o teste na regressão auxiliar não é afetado pela heterocedasticidade no modelo principal ou é apenas porque OxMetrics não realiza o teste correto neste caso?
Comentários
- O que é o teste AR1-2?
- Eu atualizei a pergunta com uma definição, espero que ajude.
- Isso ajuda, de fato. O teste tem outro nome ou há uma referência a um trabalho de pesquisa propondo o teste?
- Eu deveria ter incluído isso na minha pergunta original! Embora não seja declarado explicitamente na documentação (a definição que forneci), acho que a OxMetrics está usando o teste Breusch-Godfrey conforme apresentado na maioria dos livros didáticos de Introdução.
Resposta
O teste de Breusch-Godfrey não depende dos erros padrão estimados, portanto, não importa se você usa erros padrão robustos à heterocedasticidade em suas regressões ou não.
Descrição muito curta do teste de BG para verificar a autocorrelação AR (1):
- Realize a regressão OLS e calcule os resíduos.
- Regressar os resíduos no independente variáveis de seu modelo e nos resíduos defasados.
- Calcule a estatística de teste multiplicando o R-quadrado da segunda regressão pelo tamanho de sua amostra.
- Compare a estatística de teste com a relevante Distribuição qui-quadrado.
Como você pode ver, nenhuma das etapas acima depende de como você estima os erros padrão, seja em sua regressão “principal” ou na regressão BG “auxiliar”.
Para obter mais informações, consulte aqui para obter uma explicação passo a passo do teste BG . Lembro que você pode até baixar os dados mencionados no pdf em algum lugar do site se quiser replicar o procedimento.
Comentários
- Olá, por que o teste BG é usado para autocorrelação, enquanto o teste BP é usado para heteoscedasticidade, embora ambos os testes sejam muito semelhantes?