Testes exatos em modelos heteroscedÃsticos / Testes exatos em modelos heteroscedÃsticos

AUTOR(ES)

Waldemar AraÃjo de Santa Cruz Oliveira JÃnior

DATA DE PUBLICAÇÃO

2003

RESUMO

Heteroscedasticidade à uma caracterÃstica comumente encontrada em dados de corte transversal. VÃrios autores tÃm estudado o comportamento de estimadores consistentes da matriz de covariÃncias do estimador de mÃnimos quadrados ordinÃrios dos parÃmetros lineares de regressÃo quando hà heteroscedasticidade de forma desconhecida. Entre os estimadores propostos e estudados encontram-se aqueles conhecidos como HC0 (proposto por Halbert White em 1980), HC1, HC2 e HC3. Resultados de simulaÂcËao em alguns artigos favorecem o estimador HC3 ou aproximaÃÃes deste estimador; ver, por exemplo, MacKinnon &White (1985). CribariâNeto &GalvÃo (2002), a partir dos resultados em GalvÃo (2000), generalizaram os resultados obtidos por CribariâNeto, Ferrari &Cordeiro (2000), obtendo uma sequÃncia de estimadores ajustados por viÃs que pode ser inicializada em qualquer dos quatros estimadores listados acima. A presente dissertaÃÃo utiliza integraÃÃo numÃrica para obter resultados exatos sobre a qualidade da aproximaÃÃo de primeira ordem usada em testes quaseât cujas estatÃsticas utilizam estimativas consistentes da variÃncia do estimador de mÃnimos quadrados ordinÃrios. Os resultados obtidos mostram que o teste que mais se beneficia de usar estimadores corrigidos por viÃs à aquele cuja estatÃstica de teste à construÃda usando o estimador HC0. Adicionalmente, a utilizaÃÃo de estimativas da variÃncia do tipo HC3 corrigidas por viÃs conduz a testes menos precisos, ao invÃs de conduzir a testes com menor distorÃÃo de tamanho. Por fim, mostra-se que a estratÃgia de inferÃncia a ser preferida à a utilizaÃÃo de estimadores HC3 sem correÃÃo de viÃs

ASSUNTO(S)

hc0 heterocedasticidade hc2 modelos lineares hc1 sequencia de estimadores estatistica

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