Empirical evidence of least squares in the Random Coefficients Regression Model

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This article studies some properties in finite samples of several estimators of the Mean Response Coefficient in a Linear Regression Model of Random Coefficients.For this purpose, it was necessary to design a sample experiment. Thus, evidence about Bias, Consistency and Efficiency was obtained from...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Huamanchumo de la Cuba, Luis
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2001
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/527
Enlace del recurso:https://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/527
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Coeficientes Aleatorios
Mínimos Cuadrados Generalizados; Sesgo
Consistencia
Eficiencia
Random Coefficients
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Consistency
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spelling Empirical evidence of least squares in the Random Coefficients Regression ModelEvidencia empírica de los mínimos cuadrados en el Modelo de Regresión de Coeficientes AleatoriosHuamanchumo de la Cuba, Luis Coeficientes AleatoriosMínimos Cuadrados Generalizados; SesgoConsistenciaEficiencia Random CoefficientsGeneralized Least Squares; Bias ConsistencyEfficiencyThis article studies some properties in finite samples of several estimators of the Mean Response Coefficient in a Linear Regression Model of Random Coefficients.For this purpose, it was necessary to design a sample experiment. Thus, evidence about Bias, Consistency and Efficiency was obtained from 15,120 estimates. According to this, not only the Two-Stage Generalized Least Squares (GLS) estimator produced the best results but also the Ordinary Least Squares (OLS) estimator by obtaining significant gains in Efficiency when it was estimated from a model without Error of Specification. It is necessary to expand this research by including the Maximum Likelihood estimator.El presente artículo estudia algunas propiedades en muestras finitas de varios estimadores del Coeficiente de Respuesta Medio en un Modelo de Regresión Lineal de Coeficientes Aleatorios.Para este fin, fue necesario diseñar un experimento muestral. Así, se obtuvo evidencias acerca del Sesgo, Consistencia y Eficiencia a partir de 15,120 estimaciones. De acuerdo a esto, no sólo el estimador Mínimos Cuadrados Generalizados en Dos Etapas (MCG2E) produjo los mejores resultados sino también el estimador Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCOII) al obtener ganancias significativas en Eficiencia cuando fue estimado a partir de un modelo sin Error de Especificación. Es necesario ampliar dicha investigación incluyendo el estimador Máximo Verosímil.Universidad Nacional de Ingeniería2001-06-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo evaluado por paresapplication/pdfhttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/52710.21754/tecnia.v11i1.527TECNIA; Vol. 11 No. 1 (2001)TECNIA; Vol. 11 Núm. 1 (2001)2309-04130375-7765reponame:Revistas - Universidad Nacional de Ingenieríainstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIspahttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/527/489Derechos de autor 2001 TECNIAhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/5272023-12-01T20:41:28Z
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