ECONOMETRI

TESTE DE WHITE.
H0: Homocedastico
H1: Heterocedastico
Procedimento: Após estimar uma regressão normal, do estimado é achado o resíduo Ê=Yi –ŷi, eleva esse erro ao quadrado, a partir dai esse resíduo se torna variável dependente em uma nova regressão.

Teste de DURBIN-WATSON (so capta ACS1só de ordem 1)
H0: p=0 não há auto correlação.
H1:pǂ0 há auto correlação
Obs: rejeita H0 = existe correlação entre
As variáveis.

Teste de LJUNE-BOX
H0: p1=p2=p3=pn= o
H1: Pelo menos um pǂ0
Teste de Box-Ljung Teste para a Falha do Ajuste O teste Box-Ljung (1978) é uma ferramenta diagnóstica usada para testar a falha do ajuste de um modelo de série temporal. O teste é aplicado aos resíduos de uma série temporal após o ajustamento de um modelo ARMA(p, q) aos dados. O teste examina m autocorrelações dos resíduos. Se as autocorrelações forem muito pequenas, concluimos que o modelo não exibe falha significativa de ajuste. A seção 6.4.4.10 contém um exemplo em que o terste de Box-Ljung é implementado usando uma série temporal residual. Definição: Em geral, o teste de Box-Ljung é definido como:
H0: O modelo não exibe falha de ajuste
Ha: O modelo exibe falha de ajuste.

3.2 Diagnóstico de Homoscedasticidade
Homoscedasticidade é o termo para designar variância constante dos erros para observações diferentes. Caso a suposição de homoscedasticidade não seja válida, podemos listar alguns efeitos no ajuste do modelo: * Os erros padrões dos estimadores, obtidos pelo Método dos Mínimos Quadrados, são incorretos e portanto a inferência estatística não é válida. * Não podemos mais dizer que os Estimadores de Mínimos Quadrados são os melhores estimadores de mínima variância para β, embora ainda possam ser não viciados.Vale ressaltar que a ausência de homoscedasticidade é chamada de heteroscedasticidade. Com isso, testamos a seguinte hipótese:

Caso a divisão der maior de 1,96 a variável é significativa. Analisando a