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DC FieldValueLanguage
dc.creatorCribari-Neto Francisco-
dc.creatorSoares Ana Cristina Nunes-
dc.date2003-
dc.date.accessioned2013-05-30T10:56:54Z-
dc.date.available2013-05-30T10:56:54Z-
dc.date.issued2013-05-30-
dc.identifierhttp://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-71402003000200001-
dc.identifierhttp://www.doaj.org/doaj?func=openurl&genre=article&issn=00347140&date=2003&volume=57&issue=2&spage=319-
dc.identifier.urihttp://koha.mediu.edu.my:8181/jspui/handle/123456789/4291-
dc.descriptionEste artigo analisa o desempenho em amostras finitas do estimador consistente de matrizes de covariâncias proposto por Halbert White. O comportamento deste estimador é estudado tanto sob homocedasticidade quanto sob heterocedasticidade usando métodos de simulação de Monte Carlo. Outros dois estimadores consistentes são também analisados, a saber: o estimador HC3, que constitui uma boa aproximação do estimador jackknife, e o estimador de bootstrap ponderado. O método de bootstrap é ainda usado para obter valores críticos para testes quase-t. É feita também uma análise do desempenho do bootstrap duplo, no qual um segundo nível de bootstrap é realizado dentro de cada réplica de bootstrap de primeiro nível. Por fim, com base no HC3, um novo estimador é proposto para levar em consideração o efeito de pontos de alavancagem sobre a inferência resultante, a partir de testes quase-t associados.-
dc.publisherFundação Getúlio Vargas-
dc.sourceRevista Brasileira de Economia-
dc.subjectbootstrap-
dc.subjectheterocedasticidade-
dc.subjectpontos de alavancagem-
dc.subjectregressão-
dc.subjecttestes quase-t-
dc.titleInferência em modelos heterocedásticos-
Appears in Collections:Business and Economics

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