¿Regresión lineal, heterocedasticidad, interpretación de la prueba de White?

Estoy tratando de probar si mi regresión tiene un problema de heterocedasticidad. Después de ejecutar una regresión, puedo ver claramente que la gráfica residual tiene un patrón. Después de tomar un registro de la variable dependiente, el patrón se reduce mucho, mucho. La prueba de White en la fórmula original devuelve un valor p de 0.0004 antes de la transformación (el modelo con un patrón fuerte en los residuos) y un valor p de 0.08 después de la transformación logarítmica.

Puedo ver que el segundo modelo tiene menos heterocedasticidad en la trama, pero ¿cómo interpreto los resultados de la prueba de White? ¿El primer valor significa que podemos rechazar que haya heterocedasticidad con una significancia (100-0,0004)%, mientras que en el segundo modelo, podemos rechazarla con, digamos, un 95% de confianza?

El libro blanco original donde se propuso la estadística de prueba es una lectura esclarecedora. Este extracto creo que es de interés aquí:

... la hipótesis nula mantiene no solo que los errores son homoskedastic, sino también que son independientes de los regresores, y que el modelo está correctamente especificado ... El incumplimiento de cualquiera de estas condiciones puede conducir a una estadística de prueba estadísticamente significativa.

Suponiendo que el modelo está correctamente especificado, sus resultados indican que para el caso no transformado existe una clara presencia de heterocedasticidad, y en el caso logarítmico no hay heterocedasticidad al nivel de significancia del 5%, pero sí al 10%. Esto significa que en el caso de registro se deben realizar más pruebas, ya que la prueba "apenas" acepta la hipótesis nula de no heterocedasticidad. Para mí, personalmente, esto sería una indicación de que tal vez la especificación del modelo no es correcta y se deben realizar otras pruebas de heterocedasticidad. Por cierto, White ofrece una descripción general de las pruebas alternativas en su artículo: Godfrey, Goldfeld-Quandt, etc.

Esto no responde a la pregunta de cómo usar la prueba. Sin embargo, debe saber que la mayoría de los economistas generalmente nunca realizan esas pruebas, especialmente los microeconomistas aplicados. En su lugar, solo usa los errores estándar ajustados de Huber-White que corrige varias especificaciones erróneas en la distribución de sus términos de error.

Esa no es una respuesta "estadística" aguda, pero es cómo la manejan la mayoría de los profesionales de la economía. Las pruebas de Godfrey Goldfeld-Quant o White casi nunca se usan o discuten.