Peut-être utilisé pour tests usuels post-estimation. ? Écart-types issus de White : “robustes à l'hétéroscédasticité”. ? Suggestion : corriger la matrice
l'hétéroscédasticité. Deux de ces tests le test de Breusch-Pagen et le test de White sont décrits dans le guide d'économétrie appliqué pour Stata à la
24 janv. 2016 IV.1/ Test de significativité d'un coefficient : test de student ... IV.5/ Test d'hétéroscédasticité : test de White.
détecter l'hétéroscédasticité. On aborde dans ce chapitre deux de ces tests le test de. Breusch-Pagen et le test de White. L'idée générale de ces tests est
Il y a hétéroscédasticité dans le modèle Y = X? + ? lorsque : Ch. 3. 9i : var (?i ) = ?2 i : Hétéroscédasticité. Tests. Test de White.
Il y a hétéroscédasticité dans le modèle Y = X? + ? lorsque : Ch. 3. 9i : var (?i ) = ?2 i : Hétéroscédasticité. Tests. Test de White.
19 avr. 2018 a) Calcul du coefficient de détermination et test de la ... NB : l'hétéroscédasticité implique bien ... Heteroskedasticity Test: White.
White. Ces trois tests sont basés sur le fait que lnestimateur des MCO reste convergent même dans le cas dnhétéroscédasticité des erreurs.
23 mai 2017 Lorsque l'hétéroscédasticité est correctement spécifiée les tests d'hétéroscédasticité associés sont alors plus puissants que le test de White.
Les tests de spécification montrent : - Une présence d'hétéroscédasticité des résidus (cf. graphique 1) : la statistique du test de White (TR2 -> #
Ch 3 9i : var ( i)=2: Hétéroscédasticité Estimer la matrice de variance-covariance Matrice de White : logiciels I La correction par la matrice de White est pré-programmée sur tous les logiciels d’économétrie I Sous Gretl cocher une case dans la boîte de dialogue d’estimation I Plusieurs variantes à la correction de White
L’idée générale de ces tests est de vérifier si le carré des résidus peut être expliqué par les variables du modèle Si c’est le cas il y a hétéroscédasticité Interprétation des résultats des tests d’hétéroscédasticité Les deux tests mentionnés plus haut utilisent un test F Ce test et son interprétation sont décrits ici de façon générale
whitetst computes the White (1980) general test for heteroskedasticity in the error distribution by regressing the squared residuals on all distinct regressors cross-products and squares of regressors The test statistic a Lagrange multiplier measure is distributed Chi-squared(p) under the null hypothesis of homoskedasticity
Exercice 12 3 (Test d’hétéroscédasticité conditionnelle basé sur un test de blancheur)
Le test de White est plus général que le test de BP mais la puissance de cetest est plus faible ; en e?et le test de White peut rejetter l’homoscédasticitéen cas d’erreur de spéci?cation comme l’omission d’une variable explicative aucarré dans le modèle
2 Analyse des résidus : tests d’hétéroscédasticité i) Conduire le test de White : Ecrire l’équation de régression du carré des résidus Poser le problème de test Ecrire la statistique associée et en déduire sa distribution de probabilité Définir et représenter graphiquement la région critique pour un niveau a=5 Conclure 2
Autocorrélation des erreurs et hétéroscédasticité et Test de normalité Contenu : Définition et causes Détection de l’autocorrélation Tests usuels d’autocorrélation: Test des runs Durbin et Watson Breusch-Godfrey Box-Pierce Ljung-Box Hétéroscédasticité : définition et tests Test de normalité 1 Définition et causes
le test de White pour la détection d’hétéroscédasticité ; le test de Durbin-Watson pour la détection d’autocorrélation HETEROSCEDASTICITE Avant d’effectuer le test de White il est nécessaire de rappeler en quoi la présence d’hétéroscédasticité (variances des résidus différentes au cours du temps) est nuisible à notre modèle de régression
N’ayant aucun a priori sur la forme de l’hétéroscédasticité on peut utiliser le test général de White? Quel est son principe? Quels sont les avantages de ce testparrapportautestdeGoldfeld-Quandt? 1 2 En régressant les résidus élevés au carré sur les régresseurs leurs produits-croisésetleurscarrésonobtientlesrésultatssuivat:
1 Breusch-Pagan Test 2 Cook’s Distance 3 Errors-in-Variables Models 4 Hat Matrix 5 Heteroscedasticity 6 Leverage (Statistics) 7 Multicollinearity 8 Normality Test 9 Normal Probability Plot 10 Q-Q Plot 11 Ramsey Reset Test 12 Studentized Residual 13 White Test
une Øventuelle hØtØroscØdasticitØ Si le test de Goldfeld et Quandt nØcessitØ la normalitØ des erreurs les deux derniers tests sont plus gØnØraux et donc plus utilisØs 2 Le test de Goldfeld et Quandt Ce test est basØ sur l™hypoth?se H 1: les variances des erreurs sont des fonctions monotones d™une variable X