Si tenemos una serie temporal de rendimientos y dos series temporales de indicadores, ¿cómo comprobaríamos el uso de estos indicadores si están autocorrelacionados o son no estacionarios (los modelos VAR no producen resultados significativos)?
Respuesta
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Brendan
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Los supuestos clásicos de la regresión lineal son que los errores no están correlacionados y que la varianza de los errores es constante (homoscedástica). Por lo tanto, se hace una regresión de los rendimientos frente a los indicadores y se comprueba la autocorrelación y la heteroscedasticidad de los errores. Si no se observa ninguna, entonces no hay problema con las pruebas de hipótesis convencionales. Si lo hace, utilice los errores estándar de White o Newey-West (estándar en la mayoría de los paquetes estadísticos), según corresponda, para calcular nuevas estadísticas t, y luego proceda a la prueba de hipótesis.
