Os problemas típicos estimar modelos econométricos

Se o modelo de regressão linear clássico (CLRM) não funciona para os seus dados, porque um dos seus pressupostos não se sustenta, então você tem que resolver o problema antes de finalizar a sua análise. Felizmente, uma das contribuições primárias de econometria é o desenvolvimento de técnicas para corrigir esses problemas ou outras complicações com os dados que fazem a estimativa modelo padrão difícil ou não confiável.

A tabela a seguir lista os nomes dos problemas de estimação mais comuns, uma breve definição de cada um, as suas consequências, ferramentas típicas usadas para detectá-los e métodos comumente aceitos para resolver cada problema.

Problema	Definição	Consequências	Detecção	Solução
alta multicolinearidade	Duas variáveis ou mais independentes em um modelo de regressão exposição uma estreita relação linear.	Grande erros padrão e insignificante t-Estatisticas estimativas dos coeficientes sensíveis a pequenas alterações no modelo especificação sinais de coeficientes sem sentido e magnitudes	coeficientes de correlação de pares factor de inflação da variância (VIF)	1. Recolha de dados adicionais. 2. Re-especificar o modelo. 3. Gota variáveis redundantes.
Heteroskedasticity	A variação das mudanças termo de erro em resposta a uma mudança no valor das variáveis independentes.	estimativas dos coeficientes ineficientes erros padrão tendenciosas testes de hipóteses não fiáveis	park test teste Goldfeld-Quandt teste de Breusch-Pagan teste de white	1. mínimos quadrados ponderados (WLS) 2. Erros padrão robustos
Autocorrelação	Uma relação de identificação (positivo ou negativo) existe entre os valores do erro em um período e os valores da erro em outro período.	estimativas dos coeficientes ineficientes erros padrão tendenciosas testes de hipóteses não fiáveis	teste Geary ou corridas teste de Durbin-Watson teste de Breusch-Godfrey	transformação 1. Cochrane-orcutt 2. transformação Prais-Winsten 3. erros robusta padrão Newey-Oeste