Sempre relatar erros padrão robustos (brancos)?

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Angrist e Pischke sugeriram que Erros Padrão Robustos (isto é, robustos à heterocedasticidade ou a variações desiguais) são relatados como uma questão de curso, em vez de testá-lo. Duas questões:

  1. Qual é o impacto nos erros padrão de fazê-lo quando há homoskedasticity?
  2. Alguém realmente faz isso em seu trabalho?
Graham Cookson
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Não sei ao certo o que você quis dizer com "Erros padrão robustos são relatados como uma questão de claro" erros padrão do que? Você disse que testando para "it", qual é o teste que você está falando?
Robin girard
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Bom ponto .... Estou falando dos erros padrão dos coeficientes de regressão na regressão OLS e do problema da heterocedasticidade. A abordagem tradicional seria testar a presença de heterocedasticidade usando, por exemplo, o teste de White ou o teste Breusch Pagan. Se a heterocedasticidade for encontrada, será relatado erros padrão robustos, geralmente erros padrão brancos.
Graham Cookson 23/07
Você colocaria um link para Angrist e Pischke.
precisa saber é o seguinte
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Angrist, Joshua D. e Jorn-Steffen Pischke. 2009. Econometria na maior parte inofensiva: companheiro de um empirista. Imprensa da Universidade de Princeton: Princeton, NJ.
Charlie

Respostas:

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O uso de erros padrão robustos tornou-se uma prática comum em economia. Erros padrão robustos são geralmente maiores que erros padrão não-robustos (padrão?), Portanto, a prática pode ser vista como um esforço para ser conservador.

Em amostras grandes ( por exemplo, se você estiver trabalhando com dados do Censo com milhões de observações ou conjuntos de dados com "apenas" milhares de observações), os testes de heterocedasticidade quase certamente serão positivos, portanto essa abordagem é apropriada.

Outro meio de combater a heterocedasticidade são os mínimos quadrados ponderados, mas essa abordagem foi menosprezada porque altera as estimativas de parâmetros, ao contrário do uso de erros padrão robustos. Se seus pesos estiverem incorretos, suas estimativas serão tendenciosas. Se seus pesos estiverem corretos, no entanto, você obterá erros padrão menores ("mais eficientes") que o OLS com erros padrão robustos.

Charlie
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Até que ponto os erros padrão robustos são mais amplos do que os erros padrão regulares quando as suposições do OLS não estão sendo violadas?
russellpierce
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Nem sempre é mais largo - de fato, às vezes eles podem ser mais estreitos. Ver a última mensagem no blog para o livro de Angrist & Pischke: mostlyharmlesseconometrics.com/2010/12/...
Onestop
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+1, com a ressalva de @ onestop no comentário acima, que se robustos podem muito bem ser maiores ou menores, embora normalmente esperemos que eles sejam maiores e, portanto, erro de tipo I "conservador". E sim, eu sempre uso SE robusto heterocedástico ou robusto em cluster no meu trabalho, assim como todos que conheço.
Cyrus S
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Testes de heterocedasticidade que não são significativos não são motivos para parar de se preocupar com a heterocedasticidade arruinar seu OLS - esse teste pode não ter muito poder, mesmo que o efeito esteja lá.
guest
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Uma boa razão para não tentar o WLS é que, muitas vezes, você não tem idéia de qual é a verdadeira relação de variação média - e espiar os dados escolhidos pode invalidar sua inferência freqentista. Como Cyrus, eu uso sistemas robustos por todo o lado.
guest
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Em Econometria Introdutória (Woolridge, edição de 2009, página 268), essa questão é abordada. Woolridge diz que, ao usar erros padrão robustos, as estatísticas t obtidas têm apenas distribuições que são semelhantes às distribuições t exatas se o tamanho da amostra for grande. Se o tamanho da amostra for pequeno, as estatísticas t obtidas por meio de regressão robusta podem ter distribuições que não estão próximas da distribuição t, o que pode gerar inferência.


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Erros padrão robustos fornecem estimativas de erros padrão imparciais sob heterocedasticidade. Existem vários livros estatísticos que fornecem uma discussão longa e extensa sobre erros padrão robustos. O site a seguir fornece um resumo abrangente sobre erros padrão robustos:

https://economictheoryblog.com/2016/08/07/robust-standard-errors/

Voltando às suas perguntas. O uso de erros padrão robustos não deixa de ter ressalvas. De acordo com Woolridge (edição de 2009, página 268), usando erros padrão robustos, as estatísticas t obtidas apenas têm distribuições que são semelhantes às distribuições t exatas se o tamanho da amostra for grande. Se o tamanho da amostra for pequeno, as estatísticas t obtidas por meio de regressão robusta podem ter distribuições que não estão próximas da distribuição t. Isso pode afastar a inferência. Além disso, em caso de homoscedasticidade, erros padrão robustos ainda são imparciais. No entanto, eles não são eficientes. Ou seja, erros padrão convencionais são mais precisos que erros padrão robustos. Finalmente, o uso de erros padrão robustos é prática comum em muitos campos acadêmicos.

Flavian Barton
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5

Existem várias razões para evitar o uso de erros padrão robustos. Tecnicamente, o que acontece é que as variações são ponderadas por pesos que você não pode provar na realidade. Assim, a roubustness é apenas uma ferramenta cosmética. Em geral, você deve mudar de modelo. Existem muitas implicações para lidar com a heterogeneidade de uma maneira melhor do que apenas tratar do problema que ocorre nos seus dados. Tome isso como um sinal para mudar de modelo. A questão está intimamente relacionada à questão de como lidar com discrepantes. Mesmo que as pessoas as excluam para obter melhores resultados, é quase a mesma coisa ao usar erros padrão robustos, apenas em outro contexto.

MarkDollar
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Este é realmente um mau conselho, use sempre erros robustos como eles são consistentes em ambos os casos
Repmat
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Eu pensei que o erro padrão branco e o erro padrão calculados da maneira "normal" (por exemplo, Hessian e / ou OPG no caso de máxima probabilidade) eram assintoticamente equivalentes no caso da homocedasticidade?

Somente se houver heterocedasticidade o erro padrão "normal" será inapropriado, o que significa que o Erro Padrão Branco é apropriado com ou sem heterocedasticidade, ou seja, mesmo quando seu modelo é homosquástico.

Eu realmente não posso falar sobre 2, mas não vejo por que não se deseja calcular o White SE e incluí-lo nos resultados.

Vivi
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2

Tenho um livro intitulado Introdução à Econometria, 3ª ed. por Stock e Watson, que lêem, "se os erros são heterocedásticos, a estatística t calculada usando o erro padrão somente de homocedasticidade não tem uma distribuição normal padrão, mesmo em amostras grandes". Eu acredito que você não pode fazer testes adequados de inferência / hipótese sem poder assumir que sua estatística t está distribuída como padrão normal. Tenho muito respeito por Wooldridge (na verdade, minha turma de pós-graduação também usou o livro dele), então acredito que o que ele diz sobre as estatísticas t usando SEs robustas exige que amostras grandes sejam apropriadas é definitivamente correto, mas acho que geralmente temos que lidar com o requisito de amostra grande e aceitamos isso. No entanto, o fato de o uso de SEs não robustos não fornecerá uma estatística t com a distribuição normal padrão adequadamesmo se você tiver uma amostra grande, cria um desafio muito maior a ser superado.

Stacey
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