Un Estimador de Matriz de Covarianza Consistente con Heterocedasticidad y una Prueba Directa para Heterocedasticidad

Este artículo presenta un estimador de matriz de covarianza de parámetros que es consistente incluso cuando los disturbios de un modelo de regresión lineal son heterocedásticos. Este estimador no depende de un modelo formal de la estructura de la heterocedasticidad. Al comparar los elementos del nuevo estimador con los del estimador de covarianza habitual, se obtiene una prueba directa para la heterocedasticidad, ya que en ausencia de heterocedasticidad, los dos estimadores serán aproximadamente iguales, pero en general divergirán en caso contrario. La prueba tiene una interpretación atractiva de mínimos cuadrados.