04 Violacion Supuestos Heterocedasticidad

7/17/2019 04 Violacion Supuestos Heterocedasticidad

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µ

HETEROCEDASTICIDAD

Carlos

Villantoy

Valdivia

Carlos

Villantoy

Valdivia



HETEROCEDASTICIDAD

Gujarati sostiene que la presencia de heterocedasticidad nunca ha sido

razon para descartar un buen modelo---SIN EMBARGO ESO NO

SIGNI!I"A #$E E%%A &EBA SER IGNORA&A

ES NE"ESARIO ENON"ES RES'ON&ER A %AS SIG$IENES

INERROGANES

(qu) es la heterocedasticidad*

(cu+les sus consecuencias*

(c,mo se detecta*

(c,mo se remedia*



HETEROCEDASTICIDAD ¿QUE ES ?

El supuesto que las perturbaciones de i son.OMO"E&ASI"AS /que todos tienen la misma 0arianza1

no se cumple

Supuesto .OMO "E&ASI"A

/i2ual1 /dispersi,n1

#ue la 0arianza de cada perturbaci,n i tiene i2ual 0arianza



Heterocedasticidad

E!E"OS %os par+metros /3i1 no son e4icientes para

nin25n tipo de muestra

%os estad6sticos t 7 ! tienden a e8a2erar su

si2ni4icancia



Como DETECTAR la Heterocedasticidad

ALGUNOS METODOS PARA DETECTAR

Gra4ico BRE$S".-'AGAN

G%E9SER

'ar:

est de ;hite Gol4ed-#uandt

Spearman



Como DETECTAR la Heterocedasticidad (diagrama de

dispersion) canto ma!or el ale"amiento# ma!or

posi$ilidad de H



Como DETECTAR la Heterocedasticidad (residales

estimados al cadrado de %)los de & son similares



Como DETECTAR la Heterocedasticidad ( dado los sigientesdatos del e"emplo en 'e el Consmo en neos soles esta en ncion alingreso tam$ien en neos soles de na mestra de *+ amilias)

obse onsum In2reso obser0 "onsumo In2reso

< =<=> =?>> <@ =AA> B?>>

= =<@> =?>> <C =DA> B?>>

B ===> =?>> <A B>@> B?>>

? ==A> =@>> <D B>>> B@>>

E =B?> =@>> => B<?> B@>>

@ =?=> =@>> =< B=A> B@>>

C =?@> =A>> == B<A> BA>>

A =E=> =A>> =B BB>> BA>>

D =@?> =A>> =? BBA> BA>>

<> =@>> B>>> =E BBA> ?>>>

<< =@@> B>>> =@ BE>> ?>>><= =C=> B>>> =C B@=> ?>>>

<B =C@> B=>> =A B??> ?=>>

<? =A>> B=>> =D BE@> ?=>>

<E =A?> B=>> B> BC>> ?=>>



CORRER ,A RE-RESIO. ,S CO.SU/O C I.-RESO0 HA%QUE DETECTAR SI E&ISTE E, 1RO2,E/A DEHETEROCEDASTICIDAD



1ARA DETECTAR ,A HETEROCEDASTICIDAD CO. E,/ETODO -RA3ICO UTI,I4AR E, CO/A.DO0 SCAT



TA/2IE. ,UE-O CORRER ,A RE-RESIO. E. ,A5E.TA.A 5IE67 plsar RESIDUA,TEST7CORRE,O-RA/8Q8STATISTICS



RESU,TADOS DE, A.A,ISIS -RA3ICO so$re el pro$lemade 9eterocedasticidad

Analizando los dos 2ra4icos anterioresF podemos concluir que

e8iste la 4uerte sospecha de que el modelo presenta el

problema de heterocedasticidad

'or tanto ha7 que correr cualquiera de las pruebas que

mencionamos anteriormente



CO.TRASTE 2REUSCH81A-A. (SE-UIR ,OSSI-UIE.TES 1ASOS)

< "orrer la re2resion %S "ONS$MO " INGRESOes indispensable mantener en la memoria delcomputador los resusltados de la ecuacion antes deproceder con el si2uiente paso

= GENERAR los si2uientes

a1 GENR RESHRESI&

b1 GENR R=H RES=

%ue2o correr la re2resion

%S R= " INGRESO

los resultados de esta nue0a re2resion nos ser0ira pararealizar la prueba BRE$S".-'AGAN HB'



CO.TRASTE 2REUSCH81A-A. (procedimiento)

INSR$MENO &E "ONRASEJ KK=' /tabla de distribucion1

a1 B'H R= Lb1 Si B' KK=

' /rechaza hipotesis de ausencia deheterocedasticidad1 donde 'H esel numero de 0ariablesindependientes Htamao muestra

ESIGOJ KK = ' H ? /dato tomado de las tablas1 al>>

'H<

H>ENON"ES

< B'H R= L

= B'H ><C=?L> H <C ENON"ES <C ?

'OR ANO SE A"E'A .I'OESIS &E EKISEN"IA &E.EERO"E&ASI"I&A& EN E% MO&E%O



CO.TRASTE 2REUSCH81A-A. (SE-UIR ,OSSI-UIE.TES 1ASOS) lego de correr la regresion ,S CO.SU/O C I.-RESO en memoria del comptador

B'H ><C=?L> H <C ENON"ES <C ?



1RUE2A DE -,E:SER

;< Correr la regresion ,S CO.SU/O C I.-RESO=< -E.ERAR -E.R RESA2>A2S(RES)son los residales (RES) en terminos a$soltos (A2S)

*< Correr la nea regresion ,S RESA2 C I.-RESO

5ERI3ICACIO. DE ,A HI1OTESIS .U,AHo>2;>O no 9a! 9eterocedasticidad SE USA E, ESTADISTICO t

5alor en ta$las de t>;<+; =@ -, .S>B5alor de t del ingreso t> =<==@@

CO.C,USIO.0

El alor calclado de (t) cae en la ona de rec9ao 9ipotesisnla por tanto se acepta la 9ipotesis 'e 9a! presencia de

HETEROCEDASTICIDAD



5ERI3ICACIO. DE HI1OTESIS5alor de t del ingreso t> =<==@



1RUE2A DE -,E:SER0 El alor CA,CU,ADO DE (t ) cae enla ona de rec9ao 9ipotesis nla por tanto se acepta la9ipotesis 'e 9a! presencia de HETEROCEDASTICIDAD



1RUE2A DE -,E:SER =;< -E.ERAR -E.R RESA2>A2S(RES)

son los residales (RES) en terminos a$soltos (A2S)*< -E.ERAR -E.R SQRI.-RESO>SQR(I.-RESO)SQR> rai cadrada de (ingreso)

< Correr la nea regresion ,S RESA2 C SQRI.-RESO

5ERI3ICACIO. DE ,A HI1OTESIS .U,AHo>2;>O no 9a! 9eterocedasticidad USAR E, ESTADISTICO t

5alor en ta$las de t>;<+; =@ -, .S>B5alor de t del ingreso t> =<;+*@

CO.C,USIO.0

El alor calclado de (t) cae en la ona de rec9ao9ipotesis nla por tanto se acepta la 9ipotesis 'e 9a!

presencia de HETEROCEDASTICIDAD



1RUE2A DE -,E:SER = El alor CA,CU,ADO

DE (t ) t> =<;+*@ cae en la ona de rec9ao 9ipotesis nlapor tanto se acepta la 9ipotesis 'e 9a! presencia deHETEROCEDASTICIDAD



1RUE2A DE -,E:SER = El alor CA,CU,ADO

DE (t ) cae en la ona de rec9ao 9ipotesis nla por tanto seacepta la 9ipotesis 'e 9a! presencia deHETEROCEDASTICIDAD



1RUE2A DE 1ARF;<

-E.ERAR-E.R ,.RES=>,O-(RES=)

son los logaritmos de (RES=)-E.R ,.I.-RESO>,O-(I.-RESO)

son los logaritmos de ingreso= Correr la nea regresion ,S ,.RES= C ,.I.-RESO

5ERI3ICACIO. DE ,A HI1OTESIS .U,AHo>2;>O no 9a! 9eterocedasticidad USAR E, ESTADISTICO t

5alor en ta$las de t>;<+; =@ -, .S>B5alor de t del ingreso t> ;<=*=;

CO.C,USIO.0El alor calclado de (t) cae era de la ona de rec9ao 9ipotesis nla

por tanto se acepta la 9ipotesis 'e .O HA% presencia deHETEROCEDASTICIDAD

1RUE2A DE 1ARF



1RUE2A DE 1ARF0El alor calclado de(t)>;<=*=; cae era de la ona de rec9ao 9ipotesis nlapor tanto se acepta la 9ipotesis 'e .O HA% presencia deHETEROCEDASTICIDAD



1RUE2A DE 6HITE;< CORRER ,A RE-RESIO. CO.0

,S RESIDG= C I.-RESOG= I.-RESO

=< HI1OTESIS .U,AHo>2;>O no 9a! 9eterocedasticidad USAR E, ESTADISTICO t

5alor en ta$las de 3 ><=+ -, (;#=@) .S>B5alor de t del ingreso 3> <==;@

CO.C,USIO.0

El alor calclado de 3 en la ona de rec9ao 9ipotesisnla por tanto se acepta la 9ipotesis 'e HA% presenciade HETEROCEDASTICIDAD



1RUE2A DE 6HITE03> <==;@ (calclada con

modelo)

1RUE2A DE 6HITE



1RUE2A DE 6HITEEl alor calclado de 3> <==

en la ona de rec9ao 9ipotesis nla por tanto se acepta la9ipotesis 'e HA% presencia de HETEROCEDASTICIDAD



CO/O CORRE-IR ,A HETEROCEDASTICIDAD

Correr la regresion con el comando0,S(6>I.-RESO) CO.SU/O C I.-RESO

Con este comando (6>I.-RESO) se transorma ! pondera enorma directa las aria$les mediante la diision de cada

na de las series (inclido el intercepto) por la rai

cadrada de I.-RESO# aria$le 'e posi$lemente sea el

'e prodce la 9eterocedasticidad el /ODE,1ARA

E3ECTOS DE DE 1REDICCIO. SERA0

CO.SU/O > *+@<;=; +<@JI.-RESO



CO/O CORRE-IR ,A HETEROCEDASTICIDAD0TRA.S3OR/ACIO. 1ODERADA DE, I.-RESO

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