Breusch Godfrey Test In Stata Forex

BGTEST: Stata-Modul zur Berechnung des Breusch-Godfrey-Tests für serielle Korrelation bgtest berechnet den Breusch (1978) - Godfrey (1978) Lagrange-Multiplikator-Test für Nicht-Unabhängigkeit in der Fehlerverteilung. Für eine bestimmte Anzahl von Verzögerungen p hat die Prüfung Null von unabhängigen Fehlern Alternativen von entweder AR (p) oder MA (p). Die Teststatistik, ein T R2-Maß, wird Chi-squared (p) unter der Nullhypothese verteilt. Der Test ist asymptotisch äquivalent zum Box-Pierce Portmanteau-Test oder Q-Statistik (wntestq), für p-Verzögerungen, aber im Gegensatz zur Q-Statistik ist der Breusch-Godfrey-Test in Gegenwart von stochastischen Regressoren wie verzögerten Werten der abhängigen Variable. Für p1 ist der Test asymptotisch äquivalent zu der Durbin-Watson h-Statistik (durbinh), die als ein Spezialfall der Breusch-Godfrey-Teststatistik angesehen werden kann. Dies ist die Version 1.03 der Software, die von der in STB-55 veröffentlichten Version aktualisiert wurde, um verzögerte Residuen zu füllen, wodurch die Freiheitsgrade in der Hilfsregression verändert wurden. Die Kraft-Option wurde hinzugefügt, um zu ermöglichen, dass Bgtest nach Regress, Robust und Newey eingesetzt werden kann. Der Test ist in Stata 7 eingebaut, da quotbgodfreyquot auch quotbgodfrey2quot sieht, der an einer einzigen Zeitspanne eines Panels arbeitet. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie die IDEAS-Hilfeseite. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. Bitte sei geduldig, da die Dateien groß sein können. Wenn Sie eine Korrektur anfordern, bitte erwähnen Sie diese Elemente Handle: RePEc: boc: bocode: s387302. Siehe allgemeine Informationen zur Korrektur von Material in RePEc. Für technische Fragen zu diesem Artikel, oder um seine Autoren, Titel, Abstract, bibliographischen oder Download-Informationen zu korrigieren, wenden Sie sich an: (Christopher F Baum) Wenn Sie diesen Artikel verfasst haben und noch nicht bei RePEc registriert sind, empfehlen wir Ihnen, dies zu tun . Dies ermöglicht es, Ihr Profil mit diesem Element zu verknüpfen. Es erlaubt Ihnen auch, potenzielle Zitate zu diesem Artikel zu akzeptieren, dass wir unsicher sind. Wenn Referenzen ganz fehlen, können Sie sie mit diesem Formular hinzufügen. Wenn die vollständigen Referenzen ein Element auflisten, das in RePEc vorhanden ist, aber das System nicht mit ihm verknüpft ist, können Sie mit diesem Formular helfen. Wenn Sie von fehlenden Gegenständen wissen, die dieses zitieren, können Sie uns helfen, diese Links zu erstellen, indem wir die relevanten Referenzen in der gleichen Weise wie oben für jedes verweisende Element hinzufügen. Wenn Sie ein registrierter Autor dieses Artikels sind, können Sie auch die Registerkarte Zitate in Ihrem Profil überprüfen, da es einige Zitate gibt, die auf Bestätigung warten. Bitte beachten Sie, dass Korrekturen einige Wochen dauern können, um durch die verschiedenen RePEc-Dienste zu filtern. Weitere Dienstleistungen Folge-Serie, Zeitschriften, Autoren amp mehr Neue Papiere per E-Mail Abonnieren Sie neue Ergänzungen zu RePEc Autorenregistrierung Öffentliche Profile für Wirtschaftsforscher Verschiedene Rankings der Forschung in der Wirtschaft amp verwandte Felder Wer war ein Student von wem, mit RePEc RePEc Biblio Kuratierte Artikel amp Papiere zu verschiedenen ökonomischen Themen Hochladen Sie Ihr Papier auf RePEc aufgeführt werden und IDEAS EconAcademics Blog Aggregator für Wirtschaftsforschung Plagiate Fälle von Plagiaten in Wirtschaftswissenschaften Job Market Papers RePEc Arbeitspapier Serie gewidmet, um den Job-Markt Fantasy League Vortäuschen Sie sind an der Spitze einer Wirtschaft Abteilung Dienstleistungen aus der StL Fed Daten, Forschung, Apps Verstärker mehr aus der St. Louis FedDie Rolle des Breusch-Pagan Test in Ökonometrie Der Breusch-Pagan (BP) Test ist einer der häufigsten Tests für Heteroskedastizität. Es beginnt damit, dass der heteroskedastische Prozess eine Funktion von einer oder mehreren Ihrer unabhängigen Variablen ist, und es wird gewöhnlich angewendet, indem man annimmt, dass die Heteroskedastizität eine lineare Funktion aller unabhängigen Variablen im Modell sein kann. Diese Annahme kann in der Praxis als aren8217 bekannt sein, also werden die aus den Resten berechnet und als Proxies verwendet. Im Allgemeinen basiert der BP-Test auf der Schätzung von Alternativ kann ein BP-Test durch Schätzen von Here8217s durchgeführt werden, wie ein BP durchgeführt wird Test: Schätzen Sie Ihr Modell mit OLS: Erhalten Sie die vorhergesagten Y-Werte nach der Schätzung des Modells. Schätzen Sie die Hilfsregression mit OLS: Von dieser Hilfsregression behalten Sie den R-Quadratwert: Berechnen Sie die F-Statistik oder die Chi-Quadrat-Statistik: Die Freiheitsgrade für den F-Test sind gleich 1 im Zähler und n 8211 2 im Nenner. Die Freiheitsgrade für den Chi-Quadrat-Test sind gleich 1. Wenn eine dieser Teststatistiken signifikant ist, dann haben Sie Hinweise auf Heteroskedastizität. Wenn nicht, können Sie die Nullhypothese der Homoskedastizität nicht ablehnen. Um zu sehen, wie der BP-Test funktioniert, verwenden Sie einige Daten über Major League Baseball-Spieler. Zuerst schätzen Sie ein Modell mit dem natürlichen Protokoll des Spielers8217s Vertragswert als die abhängige Variable und mehrere Spieler-Merkmale als unabhängige Variablen, einschließlich Drei-Jahres-Mittelwerte für die Spieler8217s schlagen Prozentsatz und at-Fledermäuse, die Spieler8217s Alter und die Spieler8217s Besitz mit Das aktuelle Team. Dann führen Sie den BP-Test in STATA, der die vorhergesagten Y-Werte beibehält, schätzt die Hilfsregression intern und meldet den Chi-Quadrat-Test. Sie können auch verlangen, dass STATA die F-Testversion des Tests durchführt. Beide Ergebnisse sind in der Figur dargestellt, und sie sind konsequent bei der Ablehnung der Nullhypothese der Homoskedastizität. Daher bedeutet der statistische Beweis, dass Heteroskedastizität vorhanden ist. Eine Schwäche des BP-Tests ist, dass es die Heteroskedastizität annimmt, eine lineare Funktion der unabhängigen Variablen ist. Wenn es nicht gelungen ist, mit dem BP einen Beweis für die Heteroskedastizität zu finden, so schließt man eine nichtlineare Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der Fehlervarianz aus. Darüber hinaus ist der BP-Test für die Bestimmung, wie man das Modell für die Heteroskedastizität korrigiert oder anpasst.