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*Correção da autocorrelação (GUJARATI, 2006. 384-393p.) *Dados baseados na prova de 01 de outubro de 2009 *Primeiramente deve ser verificado se a autocorrelação é pura e não decorre da o missão de variáveis ou forma funcional inadequada. *Para testar adicione a variável tendência t gen t= _n *Rode a regressão com a variável tendência reg y m e t *Teste novamente os resíduos quietly regress y m e tt estat bgodfrey, lag (1/6) ****Ho: Ausencia de Autocorrelação ****Hi:Presença de Autocorrelação ****Se o p_valor for menor que o nível de significancia escolhido, aceita-se Ho. ****Se p_valor for maior que o nível de significancia escolhido, rejeita-se Ho. *Para *Yt = *Yt-1 *se p *Yt *Y* =
corrigir a autocorrelação dado o modelo: b1 + b2xt+ ut = b1 + b2xt-1 + ut-1 (rô) é conhecido, então pYt-1 = b1(1-p) + b2(xt - pxt-1)+ ut - put-1, ou, b1* + b2*xt* + vt
*Se p é DESCONHECIDO podemos estima-lo: *1ªOpção *basta regredir ui = puit-1 + vi. *atenção o modelo não tem constante regress ui d1.ui, noconstant *O coeficiente de uiD1 será o p (rô) *2ªOpção *Durbin em dois estágios *Regrida a forma Yt = b1(1-p) + b2xt + pb2xt-1 + pY-1 + vt *Regrida a regressão corrigida Y* = b1* + b2*Xt* + et *3ª Opção *Arima arima y m e, lag (1/6) *4ª Opção *Cochrane - Orcutt (corc) corc lq lp ly la *O p (rô) é facilmente encontrado. *No stata 9 deve ser usado o comando prais com a opção corc prais y m e , corc *O teste "prais" manten o p1.
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*CORREÇÃO *NEWEY - WEST *Correção da autocorrelação dos erros padrões newey lq lp ly la, lag (1) *A opção lag é obrigatória *É necessário tsset os dados antes de usar newey *newey produz erros padrão corrigidos por Newey-West dos coeficientes de MQO. *O Erros são condiderados como heterocedasticos e possivelmente autocorrelaciona dos com alguma defasagem.
