Test de Chow y Test RESET de Ramsey en Econometría

Test de Chow: Detección de Cambio Estructural

Utilidad del Test de Chow

El test de Chow es un contraste estadístico para detectar un posible cambio estructural; es decir, un cambio profundo en el sistema que se pretende representar a través del modelo. Dicho cambio provoca que los coeficientes del modelo dejen de ser constantes, incumpliéndose de esta forma una de las hipótesis básicas del modelo de regresión lineal.

Procedimiento del Test de Chow

Se divide la muestra de observaciones en dos partes: n = n₁ + n₂ (asumiendo conocido el punto de corte). A continuación, se plantean tres modelos: uno general con todas las observaciones y dos individuales para cada una de las submuestras.

Este estadístico sigue una distribución F con los grados de libertad indicados. Si comparamos el valor anterior (estadístico experimental obtenido a partir de la muestra) con el valor teórico de la F con esos grados de libertad:

• Si el valor experimental es inferior al teórico, aceptamos la hipótesis nula (no existe cambio estructural).
• En caso contrario, rechazamos la hipótesis nula (se habrá producido un cambio estructural y los parámetros resultarán diferentes).

Consideraciones para su Aplicación

• La división de los datos debe realizarse sobre un punto de corte que debe conocerse a priori.
• El contraste pierde potencia en la medida en que el punto de corte se acerque a uno de los extremos de la muestra.
• Es un contraste sensible a la existencia de heterocedasticidad, la cual debe ser detectada y corregida previamente.

Consecuencias y Soluciones

Consecuencias

• Estimaciones sesgadas e inconsistentes.
• Incremento en la varianza de los residuos.
• Errores en los contrastes de significatividad.

Soluciones

• Regresiones cambiantes (estimación por submuestras).
• Inclusión de variables dummy (variables ficticias).

Test RESET de Ramsey: Error de Especificación

Utilidad del Test RESET de Ramsey

El test RESET de Ramsey se utiliza para detectar posibles errores de especificación debidos a la omisión de variables explicativas relevantes.

Procedimiento del Test RESET

1. A partir del modelo seleccionado, se obtiene y estima la regresión original.
2. Se amplía la regresión original introduciendo regresores adicionales (generalmente potencias de los valores ajustados).

El estadístico resultante sigue una distribución F con los grados de libertad indicados (q y n − (q + k)). Si contrastamos el valor experimental obtenido de la muestra con el valor teórico de la F:

• Si el valor experimental es inferior al teórico, se acepta la hipótesis nula (no se ha producido omisión de variables relevantes).
• En caso contrario, se rechaza la hipótesis nula (se habrá producido un error de especificación por omisión de variables relevantes).

Limitaciones del Test de Ramsey

Su principal limitación radica en que, aunque permite detectar la existencia de variables omitidas, el test no aporta información sobre cuál o cuáles son las variables no incluidas en el modelo original que deberían haberse considerado.