Problemas típicos Estimando modelos econométricos

Se o modelo de regressão linear clássico (CLRM) não funciona para os seus dados, porque um dos seus pressupostos não se sustenta, então você tem que resolver o problema antes de finalizar a sua análise. Felizmente, uma das contribuições primárias de econometria é o desenvolvimento de técnicas para corrigir esses problemas ou outras complicações com os dados que fazem a estimativa modelo padrão difícil ou não confiável.

A tabela a seguir lista os nomes dos problemas mais comuns de estimativa, uma breve definição de cada um, as suas consequências, as ferramentas típicas usadas para detectá-los e métodos comumente aceitos para a resolução de cada problema.

Problema	Definição	Consequências	Detecção	Solução
alta multicolinearidade	Duas ou mais variáveis ​​independentes em um modelo de regressão exhibita estreita relação linear.	Grande erros padrão e insignificantet-estatística estimativas dos coeficientes sensíveis a pequenas alterações modelspecification sinais de coeficiente absurdas e magnitudes	Os coeficientes de correlação de pares fator de inflação da variância (VIF)	1. Recolha de dados adicionais. 2. Re-especificar o modelo. 3. Gota variáveis ​​redundantes.
Heteroskedasticity	A variação das mudanças termo de erro em resposta a uma changein o valor das variáveis ​​independentes.	estimativas dos coeficientes ineficientes erros padrão tendenciosas testes de hipóteses não confiáveis	park test teste Goldfeld-Quandt teste de Breusch-Pagan teste de white	1. mínimos quadrados ponderados (WLS) 2. Erros padrão robustos
autocorrelação	Uma relação identificável (positivo ou negativo) existsbetween os valores do erro em um período e os valores de theerror em outro período.	estimativas dos coeficientes ineficientes erros padrão tendenciosas testes de hipóteses não confiáveis	teste Geary ou corridas teste de Durbin-Watson teste de Breusch-Godfrey	transformação 1. Cochrane-Orcutt transformação 2. Prais-Winsten 3. Os erros robusta padrão Newey-Oeste