Estimadores Consistentes Para A Matriz De Covariancias Sob Heteroscedasticidade
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1. Essays on heteroskedasticity
Esta tese de doutorado trata da realizaÃÃo de inferÃncias no modelo de regressÃo linear sob heteroscedasticidade de forma desconhecida. No primeiro capÃtulo, nÃs desenvolvemos estimadores intervalares que sÃo robustos à presenÃa de heteroscedasticidade. Esses estimadores sÃo baseados em estimadores consistentes de matrizes de covariÃncias proposto
Publicado em: 2008
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2. EstimaÃÃo dos parÃmetros de um cÃrculo para modelos heteroscedÃsticos de regressÃo
TÃcnicas clÃssicas de regressÃo linear assumem que os erros, que representam a componente aleatÃria do modelo, tÃm variÃncia constante, ou seja, assumem homoscedasticidade. Esta à uma suposiÃÃo bastante forte e, em grande parte dos problemas prÃticos, pouco razoÃvel. Um estimador consistente da matriz de variÃncias e covariÃncias do estimador do
Publicado em: 2006