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11 Cartas en este set
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la diferencia entre el estadístico t usual de MCO y el estadístico robusto a la heterocedasticidad es:
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la manera en que se calcula el error estandar
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estadístico t robusto a la heterocedasticidad
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t=(estimacion- valor hipotético) / ee
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razón por la que se utilizan errores estándares usuales en corte transversal
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es que si el supuesto de homocedasticidad sé satisface y los errores se distribuyen N , los estadísticos t usuales tienen dist. t exactas, sin importar el tamaño de muestra
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los errores estandar robustos y los estadísticos t robustos se justifican
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sólo si el tamaño de muestra se hace grande.
En tamaños de muestra pequeño el estadístico t robusto puede tener dist. no muy próximas a la dist. t, y echar a perder la inferencia |
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diferencia de la prueba de White y Breusch-Pagan
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White incluye los cuadrados y los productos cruzados de las variables independientes
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prueba de White cómo preservar los grados de libertad
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empleando los valores ajustados de MCO en una prueba para heterocedasticidad
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el rechazo obtenido en una de las pruebas de heterocedasticidad se ha interpretado como evidencia de heterocedasticidad
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los estimadore MCG para la corrección de la heterocedasticidad se denominan
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estimadore de mínimos cuadrados ponderados MCP.
proviene del hecho de que Bj* minimizan la suma ponderada de los residuales cuadrados, dónde cada residual cuadrado es ponderado por 1/h |
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que pasa si la función de heterocedasticidad supuesta es incorrecta?
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si MCO y MCP producen estimaciones muy diferentes, pueden considerarse cómo iniciativas de una forma funcional mal especificada
es probable que la media condicional E(y/x) este mal especificada |
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la mala especificación de h(x) causa sesgo o inconsistencia en el estimadore de MCP?
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No
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cuáles son las consecuencias de usar MCP con una función de la varianza mal especificada? hay 2
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1- que los errores estandar y los estadísticos de prueba usuales de MCP ya no son válidos ,incluso en muestras grandes.
2- no hay garantía de que MCP sea más eficiente que MCO si Var(y/x) no es constante ni igual a sigma^2h(x), dónde h(x) es el modelo de heterocedasticidad propuesto,entonces no se puede decir si MCO o MCP es más eficiente en termino de la varianza |
