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http://hdl.handle.net/20.500.14076/1864
Título : | Eficiencia en muestras finitas en el modelo de parámetros aleatorios de hildreth y houck. Un experimento muestral |
Autor : | Huamanchumo De la Cuba, Luis Emilio |
Asesor : | Ordoñez Mercado, Alipio Francisco |
Palabras clave : | Análisis estadísticos;Estimación de parámetros;Modelos de regresión bivariada;Modelos estadísticos;Muestras estadísticas;Muestreo aleatorio |
Fecha de publicación : | 2000 |
Editorial : | Universidad Nacional de Ingeniería |
Resumen : | Los modelos de Regresión Lineal de Parámetros Aleatorios constituyen una herramienta poderosa para el análisis de información de series de tiempo y corte transversal. La diversidad existente entre los agentes económicos que conforman una muestra de corte transversal, que está relacionada con factores culturales, educativos, de asignación de recursos, etc., y que influyen en los mecanismos de toma de decisiones es considerada en los modelos de Parámetros Aleatorios al contrario del enfoque en los modelos tradicionales. Como es común en la información relativa a unidades microeconómicas, la posibilidad de encontrar información incompleta de la serie tiempo^ o un horizonte temporal pequeño plantea la necesidad de combinar la información de la serie temporal de cada una de las unidades de la muestra de corte transversal con el fin de obtener estimadores eficientes. El presente trabajo de investigación tiene como objetivo principal la búsqueda de un modelo estadístico que permita optimizar el conjunto de datos disponible utilizando la técnica de combinación de datos de series de tiempo y corte transversal según el enfoque de parámetros aleatorios. Por otro lado, en el contexto del experimento muestral el objetivo es encontrar una clase de estimadores consistentes y eficientes mediante el estudio de sus propiedades muéstrales. En este sentido, debido a la falta de un marco conceptual que desarrolle las propiedades exactas de dichos estimadores, el presente trabajo de investigación permitirá tener una base empírica para seleccionar el método que más se ajuste a determinados requerimientos entre el conjunto de estimadores alternativos. |
URI : | http://hdl.handle.net/20.500.14076/1864 |
Derechos: | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería Estadística |
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