*Teste de heterocedasticidade *Foi utilizado o modelo log-log *Procedimentos baseados na prova de 1 de Outubro de 2009 *Gerando os ln das variveis originais gen gen gen gen lq lp ly la = = = = ln(q) ln(p) ln(y) ln(a)

*Calculando o modelo na forma log-log reg lq lp ly la *----------------------------------------------------------------------------------------*TESTE DE PARK *ui o resduo da regresso *Forma do Teste funvionsl do teste: *ln sigma_quadrado = ln(sigma_quadrado) + b2ln(Xi) + vi *Utilizando o termo de erro como prozy da varincia j que esta desconhecida *ln ui2= a + b2ln(Xi) + vi *Gerando os resduos predict ui, residual *Calculando os resduos ao quadrado gen ui2 = ui^2 *Gerando o ln dos resduos ao quadrado gen lui2 = ln(ui2) *As gen gen gen variveis explicativas devem estar na forma de log llp = ln(lp) lly = ln(ly) lla = ln(la)

*O teste de Park feito para UMA varivel por vez, ento reg lui2 llp reg lui2 lly reg lui2 lla *As variveis que forem significativas sero consideradas como 'relacionadas" variancia do termo de erros, j que estamos utilizando ui2 como proxy da varinc ia populacional desconhecida *Neste exemplo todas as variveis foram significativas *Ento estas esto relacionadas varincia do termo de erro *------------------------------------------------------------------------------------------------*TEST DE GLEJSER *Forma do teste: *abs(ui)= b1 + b2Xi + vi *Estimando a regresso para obter os resduos quietly regress ltc lq lpl lpf lpk *Gerando os resduos

predict ui, residual *Obtendo os valores absolutos dos resduos gen absui = abs(ui) *O teste de Glejser deve ser feito com uma varivel por vez, ento reg absui lq reg absui lpl reg absui lpf reg absui lpk *INTERPRETAO *Pelo teste de Glejser na forma linear somente as variveis lq e lpk so signifi cativas *Ento estas variveis por tal teste se relacionam linerarmente com a variancia dos resduos *-------------------------------------------------------------------------------------------*TEST DE GLEJSER *Forma do teste: *abs(ui)= b1 + b2(Raiz quadrada de Xi) + vi *Estimando a regresso para obter os resduos quietly regress ltc lq lpl lpf lpk *Gerando os resduos predict ui, residual *Obtendo os valores absolutos dos resduos gen absui = abs(ui) *Obtendo a raiz quadradas das variveis independentes gen sqrtq = sqrt(q) gen sqrtpl = sqrt(pl) gen sqrtpf = sqrt(pf) gen sqrtpk = sqrt(pk) *O teste de Glejser deve ser feito com uma varivel por vez, ento reg absui sqrtq reg absui sqrtpl reg absui sqrtpf reg absui sqrtpk *INTERPRETAO *Pelo teste de Glejser na forma da raiz quadrada do somente as variveis lq e lp k so significativas *Ento pelo teste estas variveis se relacionam como a raiz quadrada com a varia ncia dos resduos *No poder ser utilizado os mnimos quadrados ponderados para corrigir a hetero cedasticidade, j que mais de uma varivel explica a heterocedasticidade dos err os *-------------------------------------------------------------------------------------------*TESTE DE GOLDFELD-QUANDT ****Procedimento terico ****Ordena-se pela varivel correlacionada com o termo do erro do maior para o m enor; ****Omita as c observaes centrais e calcule duas regresses

****Calcule F = [(SQR2/gl)/(SQR1/gl2) e compare com Fgl1,gl2 *--------------------------------------------------------------------------------------------*TESTE DE BREUSCH-PAGAN ****Procedimento Terico ****Estime a regresso; ****Obtenha os resduos ui; ****Faa sigma2(MVS)= SRQ/n; ****Construa pi = ui2/sigma2(MVS) ****Redriga pi = a1 + a2xi....; ****Obtenha deta = SQE/2 ~ qui-quadrado; ****Compare com qui tabelado com k-1 gl. ****Ho: a1 = a2 = ... = an = 0 (homocedasticidade) *Para obter o teste via stata *Calcule a regresso quietly regress lq lp ly la *Digite o comando do teste estat hettest *INTERPRETAO * Se p_valor < nvel de significancia escolhido, regeita-se Ho, ou seja, h hete rocedasticidade *Em pequenas amostras o teste sensvel premissa de normalidade *Pode-se usar a opo iid para obter uma veso diferente do teste de Breusch-Pag an que relaxa a pressuposio padro que os erros so normalmente distribuidos ( 97p.) estat hettest,iid * Se p_valor < nvel de significancia escolhido, regeita-se Ho, ou seja, h hete rocedasticidade *------------------------------------------------------------------------------------------*TESTE DE WHITE ****Teoria ****Primeiramente estime yi = b1 + b2x2 + b3x3 + ui ****Regrida ui2 = a1 + a2x2 + a3x3 + a4x22 + a5x32+ a6x2x3 + vi ****Calcule n*R ****Ho: a1=a2=a3=a4=a5=a6=0 (Homocedasticidade) ****Hi: pelo menos um an diferente de 0 **** *Antes de utlizar o teste necessrio que este seja instalar (se j no estiver ) *baixar e instalar o teste de white ssc install whitetst *Aps o teste estar instalado necessrio rodar a regresso quietly regress tc q pl pf pk *Rodando o teste de white propiamente dito whitetst