Estimating regression model with a mixed structure - numerical study
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11230%2F13%3A10195483" target="_blank" >RIV/00216208:11230/13:10195483 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Estimating regression model with a mixed structure - numerical study
Popis výsledku v původním jazyce
The results of a large numerical study of the classical and of robust estimators of the model with fixed and random effects are presented together with the graph of hausman test of specificity. It reveals that for a low or mild level of contamination therobustified versions of the classical within-groups and generalized least squares estimators can work well. For higher level of contamination, say over 5%, it is better to rely on the smoothly robustified OLS, as they give the results which are closerto the true value that the robustified classical estimators. One reason is that the robust estimation of location - which w need for robustified within-group estimator - need not be easy task to estimate because the ''global'' level and character of contamination can significantly differ from the local one within the groups.
Název v anglickém jazyce
Estimating regression model with a mixed structure - numerical study
Popis výsledku anglicky
The results of a large numerical study of the classical and of robust estimators of the model with fixed and random effects are presented together with the graph of hausman test of specificity. It reveals that for a low or mild level of contamination therobustified versions of the classical within-groups and generalized least squares estimators can work well. For higher level of contamination, say over 5%, it is better to rely on the smoothly robustified OLS, as they give the results which are closerto the true value that the robustified classical estimators. One reason is that the robust estimation of location - which w need for robustified within-group estimator - need not be easy task to estimate because the ''global'' level and character of contamination can significantly differ from the local one within the groups.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GBP402%2F12%2FG097" target="_blank" >GBP402/12/G097: DYME-Dynamické modely v ekonomii</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Data Analysis 2013, Pro-gressive Methods of Statistical Data Analysis and Modelling for Research and Technical Practice
ISBN
—
ISSN
1805-6903
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
23
Strana od-do
160-182
Název nakladatele
Trylobite
Místo vydání
Pardubice
Místo konání akce
Pardubice
Datum konání akce
19. 11. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—