Evidencia empírica de los mínimos cuadrados en el Modelo de Regresión de Coeficientes Aleatorios
DOI:
https://doi.org/10.21754/tecnia.v11i1.527Palabras clave:
Coeficientes Aleatorios, Mínimos Cuadrados Generalizados; Sesgo, Consistencia, EficienciaResumen
El presente artículo estudia algunas propiedades en muestras finitas de varios estimadores del Coeficiente de Respuesta Medio en un Modelo de Regresión Lineal de Coeficientes Aleatorios.
Para este fin, fue necesario diseñar un experimento muestral. Así, se obtuvo evidencias acerca del Sesgo, Consistencia y Eficiencia a partir de 15,120 estimaciones. De acuerdo a esto, no sólo el estimador Mínimos Cuadrados Generalizados en Dos Etapas (MCG2E) produjo los mejores resultados sino también el estimador Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCOII) al obtener ganancias significativas en Eficiencia cuando fue estimado a partir de un modelo sin Error de Especificación. Es necesario ampliar dicha investigación incluyendo el estimador Máximo Verosímil.
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