Problemas en la estimación de MLP - Varianzas heteroscedásticas de las perturbaciones (III)

Ya se sabe que en presencia de heteroscedasticidad los estimadores MCO, aunque insesgados, no son eficientes: es decir, no tienen varianza mínima. Pero, nuevamente, el problema de heteroscedasticidad no es insuperable. En el capítulo 11 se analizaron diversos métodos para tratar el problema de heteroscedasticidad. Puesto que la varianza de ui depende del valor esperado de Y, el cual está condicionado al valor de X, como se muestra en (16.3.3), una forma de resolver el problema de heteroscedasticidad es transformar la información dividiendo ambos lados del modelo (16.2.1) por