The advantage of using heteroskedasticity-robust standard errors is that:

that they are easier to compute than the homoskedasticity-only standard errors

they produce asymptotically valid inferences even if you do not know the form of the conditional variance function.

it makes the OLS estimator BLUE, even in the presence of heteroskedasticity

they do not unnecessarily complicate matters, since in real-world applications, the functional form of the conditional variance can easily be found

Hãy suy nghĩ và trả lời câu hỏi trước khi xem đáp án

Đáp án đúng: B

Ưu điểm của việc sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors) đối với phương sai thay đổi (heteroskedasticity) là chúng cho phép suy luận tiệm cận hợp lệ ngay cả khi chúng ta không biết dạng hàm phương sai có điều kiện. Các sai số chuẩn OLS thông thường chỉ chính xác khi có đồng nhất phương sai (homoskedasticity). Khi có phương sai thay đổi, các sai số chuẩn OLS có thể đánh giá thấp sai số thực, dẫn đến các thống kê t lớn hơn và do đó, có thể bác bỏ các giả thuyết không một cách sai lầm. Các sai số chuẩn mạnh đối với phương sai thay đổi điều chỉnh cho vấn đề này, làm cho các suy luận trở nên đáng tin cậy hơn.

Các lựa chọn khác không đúng vì:

Sai số chuẩn mạnh đối với phương sai thay đổi không dễ tính hơn sai số chuẩn chỉ đồng nhất phương sai.
Nó không làm cho ước lượng OLS trở nên BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) trong trường hợp phương sai thay đổi. Phương sai thay đổi vi phạm một trong những giả định của định lý Gauss-Markov, và do đó, OLS không còn là BLUE.
Trong các ứng dụng thực tế, việc tìm ra dạng hàm phương sai có điều kiện không hề dễ dàng.