Testing Heteroscedasticity in Robust Regression

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F11%3A00377392" target="_blank" >RIV/67985807:_____/11:00377392 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.researchjournals.co.uk/documents/Vol4/06%20Kalina.pdf" target="_blank" >http://www.researchjournals.co.uk/documents/Vol4/06%20Kalina.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Testing Heteroscedasticity in Robust Regression

Popis výsledku v původním jazyce

This work studies the phenomenon of heteroscedasticity and its consequences for various robust estimation methods for the linear regression, including the least weighted squares, regression quantiles and trimmed least squares estimators. We investigate hypothesis tests for these regression methods and removing heteroscedasticity from the linear regression model. The new asymptotic heteroscedasticity tests for robust regression are asymptotically equivalent to standard tests computed for the least squares regression. Also we describe an asymptotic approximation to the exact null distribution of the test statistics. We describe a robust estimation procedure for the linear regression with heteroscedastic errors.

Název v anglickém jazyce

Testing Heteroscedasticity in Robust Regression

Popis výsledku anglicky

This work studies the phenomenon of heteroscedasticity and its consequences for various robust estimation methods for the linear regression, including the least weighted squares, regression quantiles and trimmed least squares estimators. We investigate hypothesis tests for these regression methods and removing heteroscedasticity from the linear regression model. The new asymptotic heteroscedasticity tests for robust regression are asymptotically equivalent to standard tests computed for the least squares regression. Also we describe an asymptotic approximation to the exact null distribution of the test statistics. We describe a robust estimation procedure for the linear regression with heteroscedastic errors.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Research Journal of Economics, Business and ICT

ISSN

2045-3345

e-ISSN

—

Svazek periodika

1

Číslo periodika v rámci svazku

4

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

25-28

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—