Me puedes recomendar bibliografía donde lo expliquen con la claridad que lo explicas tú, es para escribir mi capítulo metodológico estoy utilizando el modelo de efectos aleatorios, básicamente necesito saber cómo hago para elegir este modelo, manejo R pero no lo hago tan bien sin embargo con este modelo he podido encontrar un buen nivel de ajuste con mi data panel de 1340 observaciones. Te agradezco de antemano.
Hola José. En realidad no es necesario hacer una prueba de heterocedasticidad en Efectos Aleatorios. Con utilizar la opción cluster(id) en el comando xtreg (junto con re) se obtienen clustered standard error que resultan robustos a heterocedasticidad y correlación serial (siempre que se tengan datos para muchos más individuos que períodos en el panel de datos).
Excelente video, bastante bien explicado, muchas gracias.
Saludos desde Chile.
Min 3:18. Se hace la suposicion de que la varianza de uit es igual a la de uis? Tomando en cuenta como desarrollaste el denominador.
Exacto. Se sigue suponiendo homocedasticidad del término de error idiosincrático
Me puedes recomendar bibliografía donde lo expliquen con la claridad que lo explicas tú, es para escribir mi capítulo metodológico estoy utilizando el modelo de efectos aleatorios, básicamente necesito saber cómo hago para elegir este modelo, manejo R pero no lo hago tan bien sin embargo con este modelo he podido encontrar un buen nivel de ajuste con mi data panel de 1340 observaciones. Te agradezco de antemano.
Hola Sebastián. Tengo un video donde explico la elección del modelo de EA vs otros modelos th-cam.com/video/96ua24IcV1Y/w-d-xo.html . Saludos!
Buen dia, ¿como podemos correr una prueba de heterocedasticidad para efectos aleatorio en Stata, gracias?
Hola José. En realidad no es necesario hacer una prueba de heterocedasticidad en Efectos Aleatorios. Con utilizar la opción cluster(id) en el comando xtreg (junto con re) se obtienen clustered standard error que resultan robustos a heterocedasticidad y correlación serial (siempre que se tengan datos para muchos más individuos que períodos en el panel de datos).