HETEROSCEDASTICIDADES

HETEROSCEDASTICIDADESUno de los supuestos del modelo del caso de regulación lineal (NCRL). Es que la varianza de cada termino de perturbación mi condicional a los valores relacionados de las variables explicativas es algún numero constante, igual a gamma al cuadrado (02) (varianza relacional constantes), como gamma no tienen sub i entonces es constantes. Cuando gamma tiene sub i demuestra que hay una varianza en los errores.

Gasto de consumo = f (Ingreso)GASCON = f (Ingreso)

Lineal

HP: ∃ HOMOSCEDASTICIDAD EN LOS ERRORES ESTOCÁSTICOS (ο 2)

HA: ∃ HETEROCEDASTICIDAD EN LOS ERRORES ESTOCÁSTICOS (ο i2)

GASCON (Y)

B1+B2 INGRESO

HOMOSCEDASTICIDADE (μi

2)= ο 2

Densidad

Ingreso

B1+B2 INGRESO

E (μi2)= ο i

2

Densidad

Ingreso

GASCON (Y)

DIAGNÓSTICO DE LOS ERRORES ESTOCÁSTICOS

PRUEBA DE WHITE

Regresar al cuadro anterior con:View Estimation Output

Cada regresión tiene un residuo vamos a guardar los errores estocásticos.

Ahora dirigirse a:Quick Generate Series

Luego de tener R1, me ririjo a Quick Generate series

Prueba de GEJSER:

ABSEC=@ABS(RESID^2)

ABSEC=ERRORES ESTOCÁSTICOS ABSOLUTOS ELEVADOS AL CUADRADO

ABSE=@ABS(RESID)

ABSE = ERRORES ESTOCASTICOS ABSOLUTOS

Detección de la heterocedasticidad mediante regresiones

ABSE C INGRESO

Prueba de PARK = ABSEC C INGRESO^2Los errores relacionados con el ingreso al cuadrado