Mallows criterion for heteroskedastic linear regressions with many regressors

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11640%2F21%3A00544276" target="_blank" >RIV/00216208:11640/21:00544276 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1016/j.econlet.2021.109864" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.econlet.2021.109864</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.econlet.2021.109864" target="_blank" >10.1016/j.econlet.2021.109864</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Mallows criterion for heteroskedastic linear regressions with many regressors

Popis výsledku v původním jazyce

We present a feasible generalized Mallows criterion for model selection for a linear regression setup with conditional heteroskedasticity and possibly numerous explanatory variables. The feasible version exploits unbiased individual variance estimates from recent literature. The property of asymptotic optimality of the feasible criterion is shown. A simulation experiment shows large discrepancies between model selection outcomes and those yielded by the classical Mallows criterion or other available alternatives.

Název v anglickém jazyce

Mallows criterion for heteroskedastic linear regressions with many regressors

Popis výsledku anglicky

We present a feasible generalized Mallows criterion for model selection for a linear regression setup with conditional heteroskedasticity and possibly numerous explanatory variables. The feasible version exploits unbiased individual variance estimates from recent literature. The property of asymptotic optimality of the feasible criterion is shown. A simulation experiment shows large discrepancies between model selection outcomes and those yielded by the classical Mallows criterion or other available alternatives.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

50202 - Applied Economics, Econometrics

Projekt

<a href="/cs/project/GA20-28055S" target="_blank" >GA20-28055S: EKONOMETRIE S PŘEPARAMETRIZOVANÝMI MODELY A SLABOU IDENTIFIKACÍ</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Economics Letters

ISSN

0165-1765

e-ISSN

1873-7374

Svazek periodika

203

Číslo periodika v rámci svazku

June

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

109864

Kód UT WoS článku

000651119700018

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85104639653