[PDF] Fiche TD4 - L’hétéroscédasticité

Comment détecter l’hétéroscédasticité ?

• Comment détecter l’hétéroscédasticité avec le test de White?? Ce test a été développé par White (1980) pour identifier des cas d’hétéroscédasticité qui rendent les estimations classiques des paramètres de la régression linéaire non fiables.

Comment calculer l’hétéroscédasticité ?

• Ce test est fondé sur la relation entre le résidu de l’estimation par les MCO effectuée sur le modèle de base et la variable explicative supposée être la cause de l’hétéroscédasticité. Étape 1 : régression par les MCO de Y j en X j ( j = 1,30) Y j = 24,09 ? 4,12 X j + e j (4,19) n = 30 R 2 = 0,38 Le vecteur des résidus e j est alors connu.

Comment se manifeste l’hétéroscédacité ?

• Ces tests de normalité servent également dans le cas où il y a hétéroscédaci- té. En effet, l’hétéroscédacité se manifeste sur le graphe de la distribution par des queues de probabilité plus épaisses (distribution leptokurtique) que les queues de la loi normale.

Comment générer l’hétéroscédasticité ?

• Vous pouvez réaliser une régression pondérée dans le but de générer l’hétéroscédasticité. Tous les modèles de régression proposés dans XLSTAT permettent de sélectionner des poids dans la boîte de dialogue.