Performance of the OLS estimator in presence of autocorrelation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F13%3A00205538" target="_blank" >RIV/62156489:43110/13:00205538 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1063/1.4825890" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1063/1.4825890</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1063/1.4825890" target="_blank" >10.1063/1.4825890</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Performance of the OLS estimator in presence of autocorrelation
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper we show behaviour of some estimators for linear panel data models with autocorrelated idiosyncratic noise. This contribution then discusses properties of widely used estimators as ordinary least square, and Prais-Winsten estimator, respectively, in case of temporally correlated panel data. By a Monte Carlo study we assess the bias and efficiency of the correction methods under different data generating processes. Using Monte Carlo simulation we investigate how the performance of the OLS and GLS estimators varies according to increasing dependence in time dimension, i.e. we expect an increasing bias of the OLS estimator as temporal correlation augments.
Název v anglickém jazyce
Performance of the OLS estimator in presence of autocorrelation
Popis výsledku anglicky
In this paper we show behaviour of some estimators for linear panel data models with autocorrelated idiosyncratic noise. This contribution then discusses properties of widely used estimators as ordinary least square, and Prais-Winsten estimator, respectively, in case of temporally correlated panel data. By a Monte Carlo study we assess the bias and efficiency of the correction methods under different data generating processes. Using Monte Carlo simulation we investigate how the performance of the OLS and GLS estimators varies according to increasing dependence in time dimension, i.e. we expect an increasing bias of the OLS estimator as temporal correlation augments.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AH - Ekonomie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/7E12049" target="_blank" >7E12049: Welfare, Wealth and Work for Europe</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
11th International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics 2013: ICNAAM 2013, AIP Conference Proceedings
ISBN
978-0-7354-1184-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
1851-1854
Název nakladatele
American Institute of Physics
Místo vydání
Melville, New York
Místo konání akce
Rhodes, Greece
Datum konání akce
21. 9. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—