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Simulation-based finite-sample tests for heteroskedasticity and ARCH effects

机译：基于仿真的异方差和ARCH效应的有限样本测试

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Tests for heteroskedasticity in linear regressions are typically based on asymptotic approximations. We show that the size of such tests can be perfectly controlled in finite samples through Monte Carlo test techniques, with both Gaussian and non-Gaussian (heavy-tailed) disturbance distributions. The procedures studied include standard heteroskedasticity tests [e.g., Glejser, Bartlett, Cochran, Hartley, Breusch-Pagan-Godfrey, White, Szroeter] as well as tests for ARCH-type heteroskedasticity,. Sup-type and combined tests are also proposed to allow for unknown breakpoints in the variance. The fact that the proposed procedures achieve size control and have good power is demonstrated in a Monte Carlo simulation.
机译：线性回归中的异方差性检验通常基于渐近近似。我们表明，可以通过具有高斯和非高斯（重尾）扰动分布的蒙特卡洛测试技术在有限样本中完美控制此类测试的大小。研究的程序包括标准异方差测试（例如Glejser，Bartlett，Cochran，Hartley，Breusch-Pagan-Godfrey，White，Szroeter）以及ARCH型异方差测试。还提出了Sup型测试和组合测试，以允许方差中的未知断点。蒙特卡罗仿真证明了所提出的程序可以实现尺寸控制并具有良好的性能。

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