O Papel do teste de Breusch-Pagan em Econometria
O teste de Breusch-Pagan (BP) é um dos testes mais comuns para heterocedasticidade. Começa-se por permitir que o processo heteroskedasticity para ser uma função de uma ou mais das suas variáveis independentes, e é normalmente aplicada por heteroskedasticity assumindo que pode ser uma função linear de todas as variáveis independentes do modelo. Esta suposição pode ser expressa como
Os valores para
não são conhecidas na prática, de modo que o
são calculados a partir dos resíduos e utilizados como substitutos para
Geralmente, o teste BP baseia-se na estimativa de
Alternativamente, um teste BP pode ser realizada por meio da estimativa
Veja como realizar um teste BP:
Estimar o seu modelo usando OLS:
Obter o previsto Y valores após estimar o modelo.
Estimar a regressão auxiliar usando OLS:
A partir desta regressão auxiliar, manter o valor ao quadrado-R:
Calcula-se a F-estatística ou a estatística qui-quadrado:
Os graus de liberdade para o F-teste são iguais a 1 e no numerador n - 2 no denominador. Os graus de liberdade para o teste qui-quadrado é igual a 1. Se qualquer uma dessas estatísticas de teste é significativo, então você tem evidências de heteroscedasticidade. Se não, você não rejeitar a hipótese nula de homocedasticidade.
Para ver como funciona o teste BP, usar alguns dados sobre os jogadores da Major League Baseball. Em primeiro lugar, estimar um modelo com o log natural do valor do contrato do jogador como a variável dependente e várias características do leitor como variáveis independentes, incluindo médias de três anos para a porcentagem slugging do jogador e em-bastões, idade do jogador, ea posse do jogador com a equipe atual.
Em seguida, execute o teste BP no STATA, que mantém o previsto Y valores, estima a regressão auxiliar internamente, e relata o teste do qui-quadrado. Você também pode solicitar que STATA conduzir o F-versão de teste do teste.
Ambos os resultados são mostrados na figura, e eles são consistentes em rejeitar a hipótese nula de homocedasticidade. Portanto, a evidência estatística implica que heterocedasticidade está presente.
A fraqueza do teste BP é que ele assume a heterocedasticidade é uma função linear das variáveis independentes. Caso não consiga encontrar evidências de heteroscedasticidade com a BP não exclui uma relação não linear entre a variável independente (s) e a variância do erro. Além disso, o teste BP não é útil para determinar a forma de corrigir ou alterar o modelo de heteroscedasticidade.