Heterocedasticidad con Eviews (programación)

Capítulo 11. Heterocedasticidad
Libro base: Damodar Gujarati. Econometría. 5 edición. McGraw Hill.

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Primero crear el workfile
wfcreate u 30

Crear series x y y para ingresar datos

series y
y.fill
55,65,70,80,79,84,98,95,90,75,74,110,113,125,108,115,140,120,145,130,152,144,175,180,135,140,178,191,137,189

series x
x.fill 80,100,85,110,120,115,130,140,125,90,105,160,150,165,145,180,225,200,240,185,220,210,245,260,190,205,265,270,230,250

Correr regresión

equation reg1.ls y c x

Paso 2. Identificación por método gráfico

Y conrespecto a X

graph grafica1.scat x y

Residuos con respecto a X

genr R=resid
genr r2=R^2
graph grafica2.scat x R
graph grafica3.scat x R2

Residuos elevados conrespecto a Y estimada

fit yhatgraph grafica4.scat yhat r2

Paso 3. Contraste de Goldfelt-Quandt
H0: Homoscedasticidad. La varianza es constante en toda la muestra.
H1: Heteroscedasticidad. La varianza no es constante en toda la muestra.

lambda=(SCR1/gl)/(SCR2/gl)
genr T=@trend(1)
sort(a) x

Partir en dos regresiones

sample sample1 1 13
smpl sample1
equation reg2.ls y c x
sample sample2 18 30
smpl sample2
equation reg3.ls y c x

Extraer la suma de los residuos al cuadrado de las dos regresiones

scalar lambda=(reg3.@ssr/11)/(reg2.@ssr/11)
sort(a) t

Paso 4: Contraste de White.
H0: Homoscedasticidad. La varianza es constante en toda la muestra
H1: Heteroscedasticidad. La varianza no es constante en toda la muestra

nRcuadrado.
reg1.hettest(type=white, c)