En econometría , la prueba de Park es una prueba de heterocedasticidad . La prueba se basa en el método propuesto por Rolla Edward Park para estimar parámetros de regresión lineal en presencia de términos de error heterocedásticos . [1]
En el análisis de regresión , la heterocedasticidad se refiere a varianzas desiguales de los términos de error aleatorio , de modo que
Se supone que . La varianza anterior varía con , o el ensayo en un experimento o el caso u observación en un conjunto de datos. De manera equivalente, la heterocedasticidad se refiere a varianzas condicionales desiguales en las variables de respuesta , de modo que
nuevamente un valor que depende de – o, más específicamente, un valor que es condicional a los valores de uno o más de los regresores . La homocedasticidad , uno de los supuestos básicos de Gauss-Markov del modelo de regresión lineal de mínimos cuadrados ordinarios , se refiere a la varianza igual en los términos de error aleatorio independientemente del ensayo u observación, de modo que
Park, al señalar una recomendación estándar de asumir proporcionalidad entre la varianza del término de error y el cuadrado del regresor, sugirió en cambio que los analistas "supongan una estructura para la varianza del término de error" y sugirió una de esas estructuras: [1]
en el que los términos de error se consideran bien comportados.
Esta relación se utiliza como base para esta prueba.
El modelador primero ejecuta la regresión no ajustada
donde este último contiene p − 1 regresores, y luego eleva al cuadrado y toma el logaritmo natural de cada uno de los residuos ( ), que sirven como estimadores de . Los residuos al cuadrado a su vez estiman .
Si, entonces, en una regresión de sobre el logaritmo natural de uno o más de los regresores , llegamos a significancia estadística para valores distintos de cero en uno o más de los , revelamos una conexión entre los residuos y los regresores. Rechazamos la hipótesis nula de homocedasticidad y concluimos que existe heterocedasticidad.
La prueba se ha analizado en libros de texto de econometría. [2] [3] Stephen Goldfeld y Richard E. Quandt plantean inquietudes sobre la estructura supuesta, advirtiendo que la v i puede ser heterocedástica y violar de otro modo los supuestos de la regresión de mínimos cuadrados ordinarios. [4]