Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Properties of the OLS estimator under numerous patterns of heteroskedasticity

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F16%3A43909258" target="_blank" >RIV/62156489:43110/16:43909258 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1063/1.4951810" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1063/1.4951810</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1063/1.4951810" target="_blank" >10.1063/1.4951810</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Properties of the OLS estimator under numerous patterns of heteroskedasticity

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Favourable properties of the Ordinary Least Squares estimator are known to depend upon compliance with a set of restrictive conditions, often referred to as classical assumptions. This paper discusses evidence from Monte Carlo simulation schemes aimed at verifying occurrence of bias and minimum variance property of OLS estimator in presence of various patterns of heteroskedasticity. Three independent MC simulation schemes were prepared to investigate consequences of error term variance changing with power of the proportionality factor or depending upon the variance multiplication constant applied to a subset of observations. Several finite sample properties of the OLS estimator were shown to vary according to the simulated form of the skedastic function, but to a much lesser scope with the sample size.

  • Název v anglickém jazyce

    Properties of the OLS estimator under numerous patterns of heteroskedasticity

  • Popis výsledku anglicky

    Favourable properties of the Ordinary Least Squares estimator are known to depend upon compliance with a set of restrictive conditions, often referred to as classical assumptions. This paper discusses evidence from Monte Carlo simulation schemes aimed at verifying occurrence of bias and minimum variance property of OLS estimator in presence of various patterns of heteroskedasticity. Three independent MC simulation schemes were prepared to investigate consequences of error term variance changing with power of the proportionality factor or depending upon the variance multiplication constant applied to a subset of observations. Several finite sample properties of the OLS estimator were shown to vary according to the simulated form of the skedastic function, but to a much lesser scope with the sample size.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • 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

    AIP Conference Proceedings 1738

  • ISBN

    978-0-7354-1392-4

  • ISSN

    0094-243X

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    "Nestrankovano"

  • Název nakladatele

    American Institute of Physics (AIP)

  • Místo vydání

    Melville

  • Místo konání akce

    Rhodos

  • Datum konání akce

    23. 9. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000380803300064