Abstracto

Estimación bayesiana de modelos de ecuaciones simultáneas con problemas de multicolinealidad y valores atípicos

Oluwadare O Ojo*, Oluwaseun A Adesina

Los valores atípicos y la multicolinealidad son problemas en el análisis del modelo de ecuaciones simultáneas (SEM). Pueden provocar sesgo o ineficiencia de los estimadores. Este estudio empleó una técnica bayesiana para la estimación del SEM que se caracteriza tanto por la multicolinealidad como por los valores atípicos. Se aplicó el experimento de Monte Carlo mientras se simulaban los conjuntos de datos con valores atípicos y multicolinealidad específicos para el SEM. Luego se compararon las estimaciones de los métodos bayesiano y clásico, a saber, los mínimos cuadrados de dos etapas (2SLS), los mínimos cuadrados de tres etapas (3SLS) y los mínimos cuadrados ordinarios (OLS) en el modelo de ecuaciones simultáneas. Los criterios utilizados para la comparación fueron el error cuadrático medio (MSE) y el sesgo absoluto (AB). El método bayesiano de estimación superó a otros métodos clásicos, seguido de los mínimos cuadrados de dos etapas, los mínimos cuadrados de tres etapas y la máxima verosimilitud con información limitada en términos de MSE y AB. Sin embargo, el método clásico tiene el mismo rendimiento que el método bayesiano cuando no hay valores atípicos ni multicolinealidad en el modelo de ecuaciones simultáneas. Por lo tanto, el método de estimación bayesiano es preferible al método clásico cuando hay problemas de valores atípicos y multicolinealidad en un modelo de ecuaciones simultáneas recién identificado. Clasificación de materias matemáticas: 62C10, 62CO7.