doctoralThesis
Essays on heteroskedasticity
Registro en:
da Glória Abage de Lima, Maria; Cribari Neto, Francisco. Essays on heteroskedasticity. 2008. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Matemática Computacional, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008.
Autor
da Glória Abage de Lima, Maria
Institución
Resumen
Esta tese de doutorado trata da realização de inferências no modelo de regressão linear sob
heteroscedasticidade de forma desconhecida. No primeiro capítulo, nós desenvolvemos estimadores
intervalares que são robustos à presença de heteroscedasticidade. Esses estimadores
são baseados em estimadores consistentes de matrizes de covariâncias propostos na literatura,
bem como em esquemas bootstrap. A evidência numérica favorece o estimador intervalar HC4.
O Capítulo 2 desenvolve uma seqüência corrigida por viés de estimadores de matrizes de covariâncias
sob heteroscedasticidade de forma desconhecida a partir de estimador proposto por
Qian eWang (2001). Nós mostramos que o estimador de Qian-Wang pode ser generalizado em
uma classe mais ampla de estimadores consistentes para matrizes de covariâncias e que nossos
resultados podem ser facilmente estendidos a esta classe de estimadores. Finalmente, no Capítulo
3 nós usamos métodos de integração numérica para calcular as distribuições nulas exatas
de diferentes estatísticas de testes quasi-t, sob a suposição de que os erros são normalmente
distribuídos. Os resultados favorecem o teste HC4