Use o teste de parque para verificar se há heterocedasticidade
Video: 07 Tópico 05 03 - Heterocedasticidade
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O teste Parque começa por assumir um modelo específico do processo heterocedásticos. Especificamente, isso pressupõe que o heteroskedasticity pode ser proporcional a um certo poder de uma variável independente (Xk) No modelo. Esta suposição pode ser expressa como
Você pode obter uma versão linearizada do modelo de parque usando uma transformação log:
Uma vez que os valores para
Video: Teste de Colisão
não são conhecidos na prática, o seu
Video: Cheating on a Test | Lele Pons
são calculados a partir dos resíduos e utilizados como substitutos para
A maioria dos programas de software de econometria não tem comandos que permitem que você execute automaticamente um teste Park. No entanto, você pode realizar o teste, seguindo estes passos:
Estimar o modelo usando OLS:
Obter os resíduos quadrados, depois de estimar o seu modelo:
Estimar o modelo usando OLS:
Examinar a significância estatística de alfa utilizando o t-estatística:
Video: Teste de Brinquedos Radicais
O valor de
de estimar a regressão
é uma estimativa da porção constante (homocedásticos) da variância de erro. Consequentemente, se a estimativa do coeficiente alfa é estatisticamente significativa, então você tem evidências de heteroscedasticidade. Se não, você não rejeitar a hipótese nula de homocedasticidade.
Usando dados de jogadores da Major League Baseball, você pode estimar um modelo com o logaritmo natural do valor do contrato do jogador como a variável dependente e várias características do leitor como variáveis independentes.
As variáveis independentes incluem médias de três anos para a porcentagem slugging do jogador (Slg_3_avg) e em-bastões (Ab_3_avg), idade do jogador, ea posse do jogador (anos) com a equipe atual. A figura ilustra o processo passo-a-passo de realização de um teste Park em STATA®.
Se há heterocedasticidade, em seguida, em-bastões é a variável responsável por isso. Neste caso, o coeficiente para a variável lnumabavg (Utilizando o log natural de ab_3_avg como especificado pelo teste Park) é estatisticamente significativo com uma p-valor de 0,03. Portanto, você pode rejeitar a hipótese de homocedasticidade.
A fraqueza do teste Park é que ele assume o heteroskedasticity tem uma forma funcional particular. Além disso, a identificação de heterocedasticidade com uma variável independente não exclui o fato de que outras variáveis também podem desempenhar um papel.
Embora as discussões do teste Parque ainda são comuns em muitos livros didáticos econometria, aplicado econometristas geralmente dependem de outras alternativas para testar heteroskedasticity, como o Teste de White Breusch-Pagan ou.