Desempenho de testes de heterocedasticidade na regressão linear simples - Silva, Jonas Firmiano da (2024)
A regressão linear é uma ferramenta fundamental em diversas áreas de pesquisa, sendo o método dos mínimos quadrados ordinários (MQO) um dos mais utilizados para estimar os parâmetros da regressão. No entanto, para que o MQO seja considerado o melhor estimador linear não viesado, algumas hipóteses precisam ser atendidas, entre elas a homocedasticidade dos resíduos. A violação dessa hipótese pode levar a problemas na inferência dos parâmetros estimados, tornando crucial a detecção de heterocedasticidade nos modelos lineares. Este estudo tem como objetivo avaliar a eficácia e o poder de diferentes testes estatísticos na identificação da heterocedasticidade. Utilizando simulação de dados, foram avaliados os testes de White, Breusch-Pagan e Glejser, analisando seu desempenho quando há o aumento do coeficiente de variação das variâncias (CVV) e o aumento das amostras de 15 a 150 observações. Os resultados indicam que o poder dos testes aumenta com o crescimento do CVV, tornando-os mais eficazes na detecção de heterocedasticidade à medida que a variabilidade da variância dos resíduos se intensifica. Além disso, o aumento do tamanho da amostra melhora a confiabilidade dos testes. O teste de White apresentou um poder ligeiramente superior em comparação aos demais, mas todos demonstraram poder crescente na medida em que o CVV e o tamanho da amostra aumentam. Observou-se que o poder dos testes é mais estável em amostras maiores, mantendo-se elevado para diferentes valores de CVV. Palavras-chave: Teste de White; Teste de Breusch-Pagan; Teste de Glejser; Mínimos quadrados; Poder do teste.