INFERÊNCIA EM REGRESSÕES LINEARES HETEROSCEDÁSTICAS: UMA AVALIAÇÃO NUMÉRICA

É prática comum em estudos empíricos a realização de inferências sobre os parâmetros que indexam o modelo linear de regressão com base no estimador de mínimos quadrados ordinários (EMQO) mesmo quando se suspeita da presença de heteroscedasticidade. Nesse caso, utilizam-se estimativas assintoticamente válidas das variâncias dos estimadores no processo inferencial. Na presente dissertação, nós utilizamos integração numérica para avaliar os desempenhos de testes quase-t realizados segundo essa estratégia. Nós propomos ainda um novo estimador consistente de variâncias e covariâncias, denotado por HC4m. Esse estimador é uma versão modicada do estimador HC4. Nós propomos ainda uma versão modicada do estimador HC5: HC5m. A evidência numérica sugere que testes baseados nos estimadores propostos são tipicamente mais conáveis que testes baseados em estimadores alternativos.