В чем особенности теста Уайта для выявления гетероскедастичности?

Некоторые особенности теста Уайта для выявления гетероскедастичности:

• Универсальность. infostart.ru Тест способен обнаруживать гетероскедастичность любой формы, не требуя предварительных предположений о её виде. infostart.ru
• Чувствительность к любым отклонениям от гомоскедастичности. infostart.ru Это делает тест надёжным инструментом. infostart.ru
• Опирается на вспомогательную регрессию. infostart.ru Квадраты остатков исходной регрессионной модели используются в качестве зависимой переменной, а объясняющие переменные исходной модели и их квадраты, а также все возможные их попарные произведения (в случае множественной регрессии) — в качестве объясняющих переменных. infostart.ru
• Использование LM-статистики. spravochnick.ru ru.wikipedia.org Тест предполагает, что гетероскедастичность отсутствует в модели, и для проверки этой гипотезы применяется метод LM-статистики, который заключается в проверке ограничений статистической модели, которые оцениваются на основе выбранных данных. spravochnick.ru

Однако у теста Уайта есть и ограничения: при очень большом количестве объясняющих переменных в исходной регрессии, количество объясняющих переменных в вспомогательной регрессии может стать чрезмерно большим, что может привести к снижению мощности теста. infostart.ru Кроме того, интерпретация результатов теста Уайта не всегда однозначна. infostart.ru