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Parameterschätzungen im linearen Regressionsmodell bei fehlspezifizierten Störgrößenprozessen

  • Miszellen
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Statistische Hefte Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Es werden die Ergebnisse einer Monte Carlo Simulation von Schätzverfahren im linearen Regressionsmodell bei fehlspezifizierten Störgrößenprozessen referiert. Es zeigt sich, daß die Verfahren von Prais und Winsten sowie Durbin der gewöhnlichen Kleinst-Quadrate Methode in der Regel auch dann überlegen Sind, wenn die Erzeugung der Störgrößen entgegen den Modell-annahmen durch einen autoregressiven Prozeß zweiter—statt erster—Ordnung geschieht. Der scheinbare Widerspruch zu den asymptotischen Ergebnissen von Engle (1974) wird dabei auf die von diesen unterstellten und wenig realitätsnahen Regressoren zurückgeführt.

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Authors
  1. Walter Krämer
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Krämer, W. Parameterschätzungen im linearen Regressionsmodell bei fehlspezifizierten Störgrößenprozessen. Statistische Hefte 21, 305–314 (1980). https://doi.org/10.1007/BF02932889

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/BF02932889

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