Abstrato

Estimação Bayesiana de Modelos de Equações Simultâneas com Outliers e Problema de Multicolinearidade

Oluwadare O Ojo*, Oluwaseun A Adesina

Os outliers e a multicolinearidade são problemas na análise do Modelo de Equações Simultâneas (SEM). Podem levar a enviesamentos ou ineficiência dos estimadores. Este estudo empregou uma técnica bayesiana para a estimativa de SEM que se caracteriza tanto por multicolinearidade como por outliers. A experiência de Monte Carlo foi aplicada enquanto os conjuntos de dados com outliers especificados e multicolinearidade foram simulados para o SEM. As estimativas dos métodos bayesianos e clássicos, nomeadamente; Foram então comparados dois Mínimos Quadrados de Estágio (2SLS), Mínimos Quadrados de Três Estágios (3SLS) e Mínimos Quadrados Ordinários (OLS) num modelo de equações simultâneas. Os critérios utilizados para comparação foram o Erro Quadrático Médio (MSE) e o Viés Absoluto (AB). O método bayesiano de estimação superou outros métodos clássicos, seguido de mínimos quadrados de dois estágios, mínimos quadrados de três estágios e máxima verosimilhança de informação limitada em termos de MSE e AB. No entanto, o método clássico tem o mesmo desempenho que o método bayesiano quando não existem outliers e multicolinearidade no modelo de equações simultâneas. Consequentemente, o método bayesiano de estimação é preferível ao método clássico quando existe um problema de outlier e de multicolinearidade num modelo de equações simultâneas recentemente identificado. Classificação da matéria matemática: 62C10, 62CO7.