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Asignatura: econometría I, Profesor: nuria nuria, Carrera: Economía, Universidad: UAM
Tipo: Apuntes
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DependentVariable:LOG(FOOD_EXPEND) Method:LeastSquares Date:03/16/15Time:17: Sample: 1 959 Includedobservations: 959
Variable Coefficient Std.Error tͲStatistic Prob.
RͲsquared 0.332373 Meandependentvar 8. AdjustedRͲsquared 0.329574 S.D.dependentvar 0. S.E.ofregression 0.366160 Akaikeinfocriterion 0. Sumsquaredresid 127.9058 Schwarzcriterion 0. Loglikelihood Ͳ394.7629 HannanͲQuinncriter. 0. FͲstatistic 118.7357 DurbinͲWatsonstat 1. Prob(FͲstatistic) 0.
Hablaremos de un modelo con matriz de varianzas-covarianzas no escalar
o con perturbaciones no esféricas.
Importante : dado que en presencia de heterocedasticidad la varianza condicional
de Y no es constante, no tiene sentido considerar el error estándar de la
regresión o el R2 como medidas de bondad del ajuste, puesto que solo tienen
sentido en un contexto homocedástico.
Ejemplo:
Ejemplo (continuación): Constrastes de heterocedasticidad en Eviews:
Ejemplo:
Lapropuestaconsisteencalcularlavarianzadelosestimadoresdelos coeficientesdelaregresióncomo:
Laraízcuadradaseconocecomoel errorestándar de robustoala
heterocedasticidad .
Los estimadores obtenidos hasta el momento se pueden resumir en la
siguiente tabla:
en el MCG
Ejemplo 1 (continuación):
Ejemplo 1 (continuación):
Ejemplo 1 (continuación):
Ejemplo 1 (continuación):