masterThesis
Testes Quasi-t em modelos lineares heteroscedásticos de regressão sob autocorrelação
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Author
FREITAS, Wanessa Weridiana da Luz.
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Abstract
O modelo linear de regressão é amplamente utilizado em aplicações práticas. Duas suposições
que são comumente violadas são as de homoscedasticidade e não autocorrelação.
Vários autores avaliaram os desempenhos de testes que usam erros-padrão consistentes
quando há heteroscedasticidade de forma desconhecida. Na presente dissertação nós avaliamos
os desempenhos de tais testes quando adicionalmente há correlação serial nos erros.
Várias simulações de Monte Carlo foram realizadas em que os desempenhos de diferentes
testes são avaliados tanto sob a hipótese nula quanto sob a hipótese alternativa. Uma
aplicação prática é apresentada e discutida. FACEPE The linear regression model is commonly used by practitioners. Two assumptions are
commonly violated, namely: homoskedasticity and no autocorrelation. Several authors
have investigated the finite sample behavior of tests that use heteroskedasticity-consistent
standard errors. In this thesis, we numerically evaluate the finite sample behavior of such
tests under heteroskedasticity and autocorrelation. Monte Carlo simulation results under
both the null and alternative hipotheses are presented. We also present and discuss an
empirical application.