Мой вопрос касается использования теста VIF для диагностики мультиколлинеарности, когда модель страдает гетероскедастичностью.
Я хочу использовать поправку HA C для учета гетероскедастичности в моей модели. Однако VIF дает мои совершенно разные результаты в зависимости от того, запускаю ли я его после оценки модели с простым OLS без исправления ошибок, по сравнению с тем, когда я начинаю с регрессии с применением HA C и затем запускаю VIF. Я использую Eviews.
Для меня это было удивительно, поскольку тестовая статистика c в VIF представляет собой всего лишь 1 / (1-R ^ 2), где R ^ 2 рассчитывается для модели, в которой данная переменная x_i регрессирует по отношению к остальные X переменных. Это подразумевает, что результат не должен зависеть от стандартных ошибок оценочных параметров в нашем исходном y от регрессии X, и, следовательно, не должен зависеть от того, использую ли я устойчивые ошибки или нет.
Однако в Eviews VIF вычисляется по-разному и используются оценки стандартных ошибок для параметров ( учебное пособие , стр. 198 из pdf). Хотя предполагается, что оба подхода эквивалентны, в моем примере это явно не так.
Короче говоря, в каком порядке я должен действовать - сначала протестируйте мультиколлинеарность с простой моделью OLS, а затем перейдите к модели с HA C, или другой способ - оценить модель с HA C и затем запустить VIF? Спасибо за вашу помощь!