[pt] ESTIMAÇÃO DE MODELOS NÃO-LINEARES BASEADOS EM CONDIÇÕES DE MOMENTO

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: DANILO CAIANO DELGADO
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
[pt] MODELOS NAO-LINEARES
[pt] ESTIMADOR NAO LINEAR DE MINIMOS QUADRADOS EM DOIS ESTAGIOS
[pt] ESTIMADOR NAO LINEAR DE MAXIMA VEROSSIMILHANCA DE INFORMACAO LIMITADA
[pt] ESTIMADOR COM FUNCAO CONTROLE
[en] NONLINEAR MODELS
[en] NONLINEAR TWO-STAGE LEAST SQUARES ESTIMATOR
[en] NONLINEAR LIMITED INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATOR
[en] CONTROL FUNCTION ESTIMATOR
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http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48955
Resumo: [pt] O objetivo desta dissertação é comparar através de um estudo de simulação diferentes estimadores de modelos não-lineares. Nós consideramos neste trabalho o estimador não-linear de mínimos quadrados em dois estágios (NL2SLS), o estimador não-linear de máxima verossimilhança de informação limitada (LIML) e o estimador com função controle (CF). Os resultados mostram que os estimadores CF e LIML possuem em geral uma performance superior ao do NL2SLS para os modelos selecionados. O trabalho considera uma aplicação de uma Curva de Phillips não-linear para a Economia Brasileira.
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