Was tun,wenn Autokorrelation & Heteroskedastizität im Mo

[jensensjensen11]

Hallo,
ich führe gerade eine empirische Untersuchung durch, wobei ich eine multiple lineare Regression durchführe. Es handelt sich bei den Daten um eine Zeitreihe. Ich habe insgesamt 206 Beobachtungen, wobei der Zusammenhang einer abhängigen Variable mit mehren Anderen untersucht werden soll. Als Modellannahmen habe ich auf Heteroskedastizität(Breusch-Pagan) und Autokorrelation(Breusch-Godfrey) getestet. Ich habe dabei STATA verwendet. Die Testergebnisse sind beide unten aufgeführt und zeigen, dass ich sowohl Heteroskedastizität in meinen Modell habe wie auch Autokorrelation. Dadurch kann ich den klassischen OLS Schätzer nicht mehr verwenden. Nun weis ich nicht genau welchen und warum ich stattdessen verwenden kann.

Kann ich stattdessen, eine Regression mit robusten Standardfehlern verwenden und würde alle Probleme umgehen?

Oder sollte ich lieber eine Prais-Winsten bzw. Cochrane-Orcutt Regression durchführen?

Welche Bedingungen muss ich erfüllen um zu einen sinnvollen Ergebnis zu kommen?

Meine Daten:
. reg Gründungen Geschäftklima Arbeitslose BIPStufen

Source | SS df MS Number of obs = 206
-------------+------------------------------ F( 3, 202) = 60.20
Model | 12119062.7 3 4039687.55 Prob > F = 0.0000
Residual | 13555546.2 202 67106.6645 R-squared = 0.4720
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.4642
Total | 25674608.9 205 125241.995 Root MSE = 259.05

------------------------------------------------------------------------------
Gründungen | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Geschäftkl~a | 10.33237 4.037157 2.56 0.011 2.372 18.29275
Arbeitslose | .001743 .0004887 3.57 0.000 .0007794 .0027066
BIPStufen | -.0341073 .0037465 -9.10 0.000 -.0414946 -.02672
_cons | 1769.021 498.3032 3.55 0.000 786.4784 2751.564
------------------------------------------------------------------------------

. estat bgodfrey

Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation
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lags(p) | chi2 df Prob > chi2
-------------+-------------------------------------------------------------
1 | 46.960 1 0.0000
---------------------------------------------------------------------------
H0: no serial correlation

. estat hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variables: fitted values of Gründungen

chi2(1) = 10.16
Prob > chi2 = 0.0014

[jensensjensen11]

Ich will einen Lösungsversuch andeuten, wie ich vorgehen würde. Ich habe mich jetzt für den GLS Schätzer entschieden:

Da ich die Kovarianzmatrix nicht habe muss ich sie schätzen. Dies würde ich mit Cochrane–Orcutt bzw. Prais-Winsten schätzen. Dann kann ich damit ein (F)GLS-Schätzer nutzen. Kann man das so machen?

die Kommands für STATA wären hierbei:

estat prais depvar var , nolog (für iteratives vorgehen)
estat corc depvar var, nolog (siehe oben)

Stimmt das so oder mache ich etwas falsch?