Modelos heterocedásticos com erros nas variáveis

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Patriota, Alexandre Galvão
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Inferência Estatística
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-124312/
Resumo: Neste trabalho estudamos modelos de regressão (funcionais e estruturais) heterocedásticos com erros nas variáveis. Utilizamos técnicas clássicas (método dos momentos, máxima verossimilhança e escore corrigido) para obter estimadores consistentes e suas distribuições limite. Estudamos os seguintes modelos: (1) modelo de regressão linear simples heterocedástico com erros nas variáveis e na equação, (2) modelo de regressão polinomial heterocedástico com erros nas variáveis e na equação, (3) modelo de regressão múltipla com uma distribuição flexível para a covariável observada e (4) modelo normal assimétrico multivariado com uma parametrização generalizada. As performances dos estimadores e testes são estudadas através de simulações de Monte Carlo. Também apresentamos aplicações a dados reais a fim de ilustrar a utilidade prática das propostas estudadas.
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