¿Qué hacer si mi Durbin Watson no es concluyente?
¿Tengo que cambiar de modelo?
Muchas gracias @chan1142. Creo que tendré que remodelarlo.
Respuesta
¿Demasiados anuncios?Hay casos en los que la correlación serial es un desastre. Por ejemplo, si su modelo es $y_t = \beta_0 + \beta_1 y_{t-1} + u_t$ entonces la correlación serial en $u_t$ significa correlación de $y_{t-1}$ y $u_t$ (en general) y su estimador OLS es sesgado e inconsistente. En otros casos, la correlación serial no causa endogeneidad y los MCO siguen siendo consistentes. Un ejemplo es el caso de que la variable del lado derecho sea estrictamente exógena. En ese caso, puede utilizar MCO y inferencias consistentes con la heteroscedasticidad y la autocorrelación (HAC), por ejemplo, utilizando los errores estándar de Newey-West.
Así que mi respuesta es "depende". Si algunos regresores se vuelven endógenos debido a la correlación serial del error, probablemente querrá cambiar su modelo. De lo contrario, puede utilizar errores estándar OLS y HAC.
Si su modelo es dinámico ( $y_{t-1}$ en el lado derecho), es muy probable que haya que preocuparse seriamente por la correlación serial en $u_t$ . Esto ocurre en muchas aplicaciones financieras y de series temporales.
Por cierto, Farebrother (1980, JRSS Serie C) procedimiento propuesto por Pan para $p$ valores para las pruebas de DW. Se puede evitar la inconclusión.
