Contabilidade

CIC-052
Métodos Quantitativos Aplicados à
Contabilidade e Finanças
Prof a. Valéria Gama Fully Bressan [e-mail] 3409-7056
Sala 2041
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Violações dos Principais
Pressupostos do MCRL:
Consequências, Testes e
Medidas Corretivas
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HETEROCEDASTICIDADE

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Introdução
Conforme apontou o pressuposto IV do MCRL, os resíduos do modelo deverão ter uma variância uniforme, o que em termos técnicos é chamado de
Homocedasticidade.
Esse pressuposto diz que a variância dos resíduos é igual (constante) para todas as observações.
Var( i | X i )  E[ i  E ( i | X i )]2  E[ i  0]2  E[ i2 ]   2
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Prof. Wagner M. Lamounier

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Se isso não ocorre, tem-se o problema econométrico chamado

de

Heterocedasticidade, que implica que:
Var( i | X i )  E[ i ]   i
2

2

Ou, para o caso de séries temporais:
Var( t | X t )  E[ t ]   t
2

2

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Prof. Wagner M. Lamounier

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Dentre outros, esse problema surgirá em um modelo de regressão por motivos tais como:


Modelos em que ocorrem “processos de aprendizagem” ao longo do tempo:
A medida que as pessoas vão aprendendo, seus erros de comportamento vão diminuindo ao longo do tempo. Neste caso espera-se que a variância diminua.
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Dentre outros, esse problema surgirá em um modelo de regressão por motivos tais como:


Especificação

incorreta

do

modelo

de

regressão, por exemplo, pela não inclusão de variáveis relevantes na regressão ou pela adoção de uma forma funcional errada. Isso poderá influenciar os resíduos da regressão e sua variância. 9



Presença de outliers nos dados analisados.
Um outlier é uma observação relativa a uma população diferente da população referente às demais observações da amostra analisada.
A decisão de um pesquisador em incluir ou não essa(s) observação(ões) em seu modelo, poderá levar a

resultados

diversos

e

às

vezes

problemáticos e/ou distorcidos.
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