Você é perspicaz ao perceber que pode haver conflito entre suposições clássicas de regressão linear de mínimos quadrados comuns e a dependência serial comumente encontrada no cenário de séries temporais.
Considere a suposição 1.2 (estrita exogeneidade) da Econometria de Fumio Hayashi .
E [ ϵEu∣ X] = 0
Isto por sua vez implica , que qualquer residual ε i é ortogonal a qualquer regressor x j . Como Hayashi aponta, essa suposição é violada no modelo autoregressivo mais simples . [1] Considere o processo AR (1):E [ ϵEuxj] = 0ϵEuxj
yt=βyt - 1+ ϵt
Podemos ver que será um regressor para y t + 1 , mas ε t não é ortogonal a y t (isto é, E [ ε t y t ] ≠ 0 ).ytyt + 1ϵtytE [ ϵtyt] ≠ 0
Como a suposição estrita de exogeneidade é violada, nenhum dos argumentos que se baseiam nessa suposição pode ser aplicado a esse modelo simples de AR (1)!
Então, nós temos um problema intratável?
Não, nós não! A estimativa de modelos AR (1) com mínimos quadrados comuns é um comportamento padrão totalmente válido. Por que ainda pode ficar bem?
Amostra grande, argumentos assintóticos não precisam de exogenidade estrita. Uma suposição suficiente (que pode ser usada em vez de estrita exogeneidade) é que os regressores são predeterminados , que os regressores são ortogonais ao termo de erro contemporâneo. Veja o Capítulo 2 de Hayashi para uma discussão completa.
Referências
[1] Fumio Hayashi, Econometria (2000), p. 35
[2] ibid., P. 134