Acerca de la estimación mínimo cuadrática restringida con datos falseados
Resumen
El artículo presenta un estimador de mínimo cuadrático restringido para datos “falseados” y analiza sus propiedades asintóticas. El estimador propuesto es insesgado (aunque ineficiente) y asintóticamente normal, siempre que los datos verdaderos hayan sido falseados reemplazándolos por un código que satisfaga las condiciones de Grenander. Sin embargo, las propiedades del estimador en el contexto de muestras pequeñas permanecen aún desconocidas.Descargas
Citas
Bera, A. K. (1994). Review: Econometric Analysis by William H. Greene. Journal of the American Statistical Association 89(428), 1567-1569.
Frank, L. (2007). A Comparison of Restricted Heteroskedastic Estimators for Small Samples (n 50). 2007 Proceedings of the American Statistical Association, Business and Economic Statistics Section [CD-ROM], Alexandria, VA: American Statistical Association: 872-875.
Frank, L. (2008a). Restricted Heteroskedastic IV Estimators: A Simulation with Small Samples. 2008 Proceedings of the American Statistical Association [CD-ROM], Alexandria, VA: American Statistical Association.
Frank, L. (2008b). Missing Values in X: A Small Sample Simulation. Trabajos de CLATSE 2008. Montevideo, Uruguay.
Frank, L. (2009). Restricted Linear Models: Which Estimator Performs Better? 2009 Proceedings of the American Statistical Association, Business and Economic Statistics Section, Alexandria, VA: American Statistical Association: 2049-2054. Available at https://www.amstat.org.
Henderson, H. and Searle, S. (1981). On Deriving the Inverse of a Sum of Matrices. SIAM Review 23(1), 53-60.
Greene, W. (2006). Econometric Analysis. 6th. Edition. Prentice Hall.
Judge, G. Griffiths, W. Carter Hill, R. Lütkepohl, H. Tsoung-Chao Lee (1985). The Theory and Practice of Econometrics. Wiley.
Little, R. (1992). Regression with Missing X’s: A Review. Journal of the American Statistical Association 87(420), 1227-1237.
Lütkepohl, H. (1996). Handbook of Matrices. Wiley. New York.
Rao, C. R., Toutenburg, H. Shalabh and Heumann, C. (2008). Linear Models and Generalizations. Least Squares and Alternatives. 3rd Edition. Springer Verlag.
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