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通过Wald统计的比较进行异方差检验

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上市的:
  • 何塞·穆泰拉
  • 埃斯梅拉达·拉马略
  • 若阿金·拉马尔霍

摘要

本文表明,在经典线性回归背景下对异方差性的检验可以基于异方差稳健和非稳健形式的Wald统计量之间的差异。该检验是在同方差的零假设下渐近分布的,即具有一个自由度的二次方。检验的幂对Wald统计量所使用的参数限制的选择很敏感,因此提出了一系列个体检验统计量的上确界。考虑了两种基于上确界的测试:第一种测试没有已知的渐近零分布,因此使用bootstrap来近似其经验分布。第二个版本有一个已知的渐近分布,在某些情况下,在零点下是渐近关键的。模拟研究说明了两种测试版本的使用和有限样本性能。在本研究中,发现自举比渐近临界值提供更好的大小控制,即协变量的重尾非对称分布。此外,使用OLS系数的异方差一致协方差矩阵估计量的众所周知的修改也有利于测试的整体行为。ISEG 2013版权所有

建议引用

  • JoséMurteira&Esmeralda Ramalho&Joaquim Ramalho,2013年。"通过Wald统计的比较进行异方差检验,"葡萄牙经济杂志,施普林格;高等经济研究所,第12卷(2),第131-160页,8月。
  • 手柄:RePEc:spr:portec:v:12:y:2013:i:2:p:131-160
    数字对象标识码:10.1007/s10258-013-0087-x
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    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目,也被与本书同样的作品引用。
    1. JoséMurteira&Esmeralda Ramalho&Joaquim Ramalho2011年。"通过Wald型统计量的比较进行异方差检验,"GEMF工作文件2011年5月,科英布拉大学经济学院GEMF。
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    11. Davidson,Russell&Flachaire,Emmanuel,2008年。"野性的引导,终于被驯服了,"计量经济学杂志爱思唯尔,第146(1)卷,第162-169页,9月。
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    异方差测试;白色试验;沃尔德试验;Supremum公司;第12项;
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    • 第12项-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法:总则——假设检验:总则

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