Hallo ihr Lieben,
Ich hab mal eine Frage bezüglich eines robusten Standardfehlers. Habe hier eine Studie, die für ein lineares Regressionsmodell per OLS Schätzung einen beta-Koeffizienten von 0,05 ausweist und einen dazugehoerigen robusten Standardfehler von 0,023. Kann ich anhand dieser Daten die Hypothese testen, ob der Koeffizient von 0 unterschiedlich ist? Haette jetzt einfach als t-Teststatistik 0,05/0,023 = 2,17 genommen und das mit dem kritischen Wert verglichen… Kann man das so machen? Des Weiteren wird doch das robuste Schaetzverfahren vor allem genommen, um die Heteroskedastizität in den Griff zu bekommen, oder nicht?
Haette jetzt einfach als t-Teststatistik 0,05/0,023 =
2,17 genommen und das mit dem kritischen Wert verglichen…
Kann man das so machen?
Ja, das kann man so machen. Das ist ja das Testprinzip.
Des Weiteren wird doch das robuste
Schaetzverfahren vor allem genommen, um die
Heteroskedastizität in den Griff zu bekommen, oder nicht
OLS ist erstmal nicht ein robuster Schätzer, sondern der naive, dr sich unter der Annahme der Normalverteilung ergibt.
„Robust“ ist auch ein dehnabrer Begriff. Gerne wird damit eine Unverzerrtheit gegenüber Extrmwerten bezeichnet, hier könnte man dann z.B. LAD (least absolute deviation) verwenden.
OLS ist zwar auch bei Heterosked. asymptotisch normal, muss aber nicht der beste/effizienteste Schätzer sein. Verbesserungen ergeben sich z.B. durch weighted least sqaures oder HCSE (Heteroscedasticity-consistent standard errors). Ein ähnliches Problem ist Autokorrelation.