Heteroterasticidad

2.- Causas frecuentes de heterocedasticidad

Aunque las que se citan a continuación no son las únicas posibilidades que dan lugar a un

modelo heterocedástico, sí son las más frecuentes.

A.- Variables explicativas cuyo recorrido tenga una gran dispersión respecto a su propia media.

En esta situación, los modelos de corte transversal son especialmente susceptibles a registrar

heterocedasticidad. La disposición arbitraria de las observaciones en este caso (puede responder,

por ejemplo al orden alfabético de las observaciones de la endógena o al modo en que se han

obtenido los datos o a cualquier otra razón) pueden agrupar, casualmente, observaciones que

presenten valores grandes en una determinada variable explicativa y lo mismo con valores

pequeños de esta misma variable. Si esta variable es la que está produciendo la distorsión en el

modelo de heterocedasticidad, dicha distorsión será probablemente mayor en aquellas

observaciones que contengan una mayor carga de ésta y menor en las que su peso sea más

pequeño. Por ello, la varianza de las perturbaciones aleatorias estimada por subperíodos

distintos de la muestra sería diferente; es decir, habría heterocedasticidad.

La misma situación se puede dar en modelos de corte temporal en los que la evolución histórica

haya marcado diferentes períodos en cuanto a los valores de una variable en relación a su media,

agrupando en algún subperíodo valores altos y en otros valores pequeños.

Conceptos básicos sobre Heterocedasticidad y Tratamiento en E-views 4

B.- Omisión de variables relevantes en el modelo especificado.

Evidentemente, cuando se ha omitido una variable en la especificación, dicha variable quedará

parcialmente recogida en el comportamiento de las perturbaciones aleatorias, pudiendo

introducir en éstas su propia variación, no necesariamente fija.

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