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DC FieldValueLanguage
dc.creatorCribari-Neto Francisco-
dc.creatorGois Matheus Cabral de Araújo-
dc.date2002-
dc.date.accessioned2013-05-30T10:43:53Z-
dc.date.available2013-05-30T10:43:53Z-
dc.date.issued2013-05-30-
dc.identifierhttp://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-71402002000200005-
dc.identifierhttp://www.doaj.org/doaj?func=openurl&genre=article&issn=00347140&date=2002&volume=56&issue=2&spage=309-
dc.identifier.urihttp://koha.mediu.edu.my:8181/jspui/handle/123456789/4157-
dc.descriptionEste 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.-
dc.publisherFundação Getúlio Vargas-
dc.sourceRevista Brasileira de Economia-
dc.subjectbootstrap-
dc.subjectheterocedasticidade-
dc.subjecthomocedasticidade-
dc.subjectmatrizes de covariância-
dc.subjectregressão linear-
dc.subjectviés-
dc.titleUma análise de Monte Carlo do desempenho de estimadores de matrizes de covariância sob heterocedasticidade de forma desconhecida-
Appears in Collections:Business and Economics

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