Baltagi–Wu LBI ve Bhargava Durbin–Watson Testleri

Baltagi ve Wu (1999) tarafından geliştirilen Yerel En İyi Değişmez (Locally Best Invariant–LBI) testi ile Bhargava, Franzini ve Narendranathan (1982) tarafından önerilen Durbin–Watson (DW) testi, panel veri modellerinde birinci dereceden otokorelasyonun varlığını sınamak amacıyla kullanılmaktadır. Bu testler hem sabit etkiler hem de tesadüfi etkiler modellerinde uygulanabilmektedir (Yerdelen Tatoğlu, 2024, s. 247–249).

Hipotezler:
H₀: ρ = 0 (Modelde birinci dereceden otokorelasyon yoktur.)
H₁: ρ ≠ 0 (Modelde birinci dereceden otokorelasyon vardır.)

Baltagi–Wu LBI test istatistiği aşağıdaki şekilde hesaplanmaktadır:
d = z′A₀z / z′z
Burada;
z : Grup içi dönüşüm sonrası elde edilen kalıntılar vektörünü,
A₀ : Otokorelasyon yapısını gösteren matrisi ifade etmektedir (Yerdelen Tatoğlu, 2024, s. 247–248).
Bhargava Durbin–Watson Test İstatistiği

Bhargava, Franzini ve Narendranathan tarafından önerilen panel Durbin–Watson testinde d istatistiği hesaplanmaktadır (Yerdelen Tatoğlu, 2024, s. 249).

Karar Kuralı:
Test istatistiklerinin 2'ye yakın olması otokorelasyon bulunmadığını göstermektedir.
Test istatistiklerinin 2'den küçük olması pozitif otokorelasyona işaret etmektedir.
Test istatistiklerinin 2'den büyük olması negatif otokorelasyona işaret etmektedir.

Baltagi–Wu LBI ve Bhargava DW Testlerinin Özellikleri
- Panel veri modellerinde birinci dereceden otokorelasyonu sınamaktadır.
- Hem sabit etkiler hem de tesadüfi etkiler modellerinde uygulanabilmektedir.
- Dengesiz panel veri yapılarında da kullanılabilmektedir.
- Baltagi–Wu LBI ve Bhargava DW istatistikleri birlikte yorumlanabilmektedir (Yerdelen Tatoğlu, 2024, s. 247–249).