Heteroscedasticidade Condicional Autorregressiva com Estimativas da Variância da Inflação no Reino Unido

Modelos econométricos tradicionais assumem uma variância constante para previsão de um período. Para generalizar essa suposição implausível, uma nova classe de processos estocásticos chamados processos autorregressivos condicionalmente heteroscedásticos (ARCH) é introduzida neste artigo. São processos com média zero, serialmente não correlacionados, com variâncias não constantes condicionadas ao passado, mas com variâncias incondicionais constantes. Para tais processos, o passado recente fornece informação sobre a variância da previsão de um período. Um modelo de regressão é então apresentado com distúrbios seguindo um processo ARCH. Estimadores de máxima verossimilhança são descritos e uma iteração simples de escore é formulada. Mínimos quadrados ordinários mantêm suas propriedades de otimalidade nesse contexto, mas máxima verossimilhança é mais eficiente. A eficiência relativa é calculada e pode ser infinita. Para testar se os distúrbios seguem um processo ARCH, o procedimento de multiplicador de Lagrange é utilizado. O teste baseia-se simplesmente na autocorrelação dos resíduos ao quadrado dos mínimos quadrados ordinários. Este modelo é usado para estimar as médias e variâncias da inflação no Reino Unido. O efeito ARCH é considerado significativo e as variâncias estimadas aumentam substancialmente durante os caóticos anos setenta.