Trebuie să țin cont de heteroskedasticitate atunci când efectuez testul (vector) AR1-2?
Testul de autocorelare (AR) 1-2 este definit după cum urmează – adesea denumit test Breusch – Godfrey ( Link Wiki ):
Testul se efectuează prin regresia auxiliară a reziduurilor de pe original variabile și reziduuri decalate (reziduurile decalate lipsă la începutul eșantionului sunt înlocuite cu zero, deci nu se pierd observații). Variabilele nelimitate sunt incluse în regresia auxiliară. Ipoteza nulă nu este o autocorelație, care ar fi respinsă dacă statistica testului este prea mare. Acest test LM este valabil pentru sistemele cu variabile dependente de întârziere și autocorelație reziduală diagonală, în timp ce nici Durbin-Watson, nici autocorelațiile reziduale nu furnizează un test valid în acest caz. >
Am un model VAR și încerc să stabilesc cantitatea de întârzieri de inclus. Modelul meu suferă de heteroskedasticitate, așa că folosesc testul Wald pentru a ține cont de asta atunci când fac inferență. Există o mare diferență între erorile standard normale și erorile standard compatibile cu heteroskedasticitatea din modelul meu.
Folosesc OxMetrics și returnează aceeași statistică de test AR1-2 atât atunci când estimez modelul cu erori normale și erori consistente în heterosedasticitate. Se întâmplă acest lucru deoarece testul de regresie auxiliară nu este afectat de heteroscedasticitatea din modelul principal sau este doar pentru că OxMetrics nu efectuează testul corect în acest caz?
Comentarii
- Ce este testul AR1-2?
- Am actualizat întrebarea cu o definiție, sper să vă ajute.
- Asta ajută, într-adevăr. Testul are un alt nume sau există o referință la o lucrare de cercetare care propune testul?
- Ar fi trebuit să includ asta în întrebarea mea inițială! Deși nu este menționat în mod explicit în documentație (definiția pe care am furnizat-o), cred că OxMetrics folosește testul Breusch – Godfrey așa cum este prezentat în majoritatea manualelor introductive.
Răspuns
Testul Breusch-Godfrey nu se bazează pe erorile standard estimate, prin urmare nu contează dacă utilizați sau nu erori standard robuste la heterosedasticitate în regresiile dvs.
Descriere foarte scurtă a testului BG pentru a verifica autocorelația AR (1):
- Efectuați regresia OLS și calculați reziduurile.
- Regresați reziduurile pe independent variabile ale modelului dvs. și ale reziduurilor întârziate.
- Calculați statistica testului înmulțind pătratul R al celei de-a doua regresii cu dimensiunea eșantionului dvs.
- Comparați statistica testului cu cea relevantă Distribuție Chi-pătrat.
După cum puteți vedea, niciunul dintre pașii de mai sus nu depinde de modul în care estimați erorile standard, fie în regresia dvs. „principală” sau în regresia BG „auxiliară”.
Pentru informații suplimentare, consultați aici pentru o explicație pas cu pas a testului BG . Îmi amintesc că puteți descărca datele menționate în pdf undeva pe site dacă doriți să replicați procedura.
Comentarii
- Bună de ce testul BG este utilizat pentru autocorelație în timp ce testul BP este utilizat pentru heteoscedasticitate, chiar dacă ambele teste arată foarte asemănător?