dc.creator |
Cribari-Neto Francisco |
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dc.creator |
Gois Matheus Cabral de Araújo |
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dc.date |
2002 |
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dc.date.accessioned |
2013-05-30T10:43:53Z |
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dc.date.available |
2013-05-30T10:43:53Z |
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dc.date.issued |
2013-05-30 |
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dc.identifier |
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-71402002000200005 |
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dc.identifier |
http://www.doaj.org/doaj?func=openurl&genre=article&issn=00347140&date=2002&volume=56&issue=2&spage=309 |
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dc.identifier.uri |
http://koha.mediu.edu.my:8181/jspui/handle/123456789/4157 |
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dc.description |
Este artigo analisa o desempenho em amostras finitas do estimador consistente de matrizes de covariância proposto por Halbert White. O comportamento deste estimador é estudado tanto sob homocedasticidade quanto sob heterocedasticidade usando métodos de simulação Monte Carlo. Este estimador pode apresentar viés significativo para amostras de tamanho pequeno a moderado. O desempenho em amostras finitas de estimadores de bootstrap e analiticamente corrigidos também é analisado. Os resultados numéricos favorecem os estimadores corrigidos analiticamente em relação ao estimador obtido a partir de um esquema de reamostragem de bootstrap. Três estimadores alternativos que são construídos como variações do estimador originalmente proposto por White são também analisados. Os resultados revelam, ainda, a influência de pontos de alta alavancagem sobre o desempenho dos diversos estimadores. |
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dc.publisher |
Fundação Getúlio Vargas |
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dc.source |
Revista Brasileira de Economia |
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dc.subject |
bootstrap |
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dc.subject |
heterocedasticidade |
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dc.subject |
homocedasticidade |
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dc.subject |
matrizes de covariância |
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dc.subject |
regressão linear |
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dc.subject |
viés |
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dc.title |
Uma análise de Monte Carlo do desempenho de estimadores de matrizes de covariância sob heterocedasticidade de forma desconhecida |
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