Inferência em regressões lineares heteroscedásticas: uma avaliação numérica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: SILVA, Wilton Bernardino da
Orientador(a): CRIBARI NETO, Francisco
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6149
Resumo: É prática comum em estudos empíricos a realização de inferências sobre os parâmetros que indexam o modelo linear de regressão com base no estimador de mínimos quadrados ordinários (EMQO) mesmo quando se suspeita da presença de heteroscedasticidade. Nesse caso, utilizam-se estimativas assintoticamente válidas das variâncias dos estimadores no processo inferencial. Na presente dissertação, nós utilizamos integração numérica para avaliar os desempenhos de testes quase-t realizados segundo essa estratégia. Nós propomos ainda um novo estimador consistente de variâncias e covariâncias, denotado por HC4m. Esse estimador é uma versão modificada do estimador HC4. Nós propomos ainda uma versão modificada do estimador HC5: HC5m. A evidência numérica sugere que testes baseados nos estimadores propostos são tipicamente mais confiáveis que testes baseados em estimadores alternativos