دراسة مقارنة لبعض طرائق تقدير مصفوفة التباين والتباين المشترك الحصينة للمعلمات المقدرة بطريقة (OLS) في البيانات المقطعية
Journal of Economics and Administrative Sciences
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
دراسة مقارنة لبعض طرائق تقدير مصفوفة التباين والتباين المشترك الحصينة للمعلمات المقدرة بطريقة (OLS) في البيانات المقطعية
A Comparative Study of Some Methods of Estimating Robust Variance Covariance Matrix of the Parameters Estimated by (OLS) in Cross-Sectional Data |
|
| Creator |
ذاكر, سلمى ثابت
مجيد, ديان حميد |
|
| Description |
المستخلص أن أنموذج الأنحدار الخطي الطبيعي الكلاسيكي(Classical Normal Linear Regression Model) قائم على أساس العديد من الفرضيات من بينها فرضية تجانس التباين، كما هو معروف فأن استخدام طريقة المربعات الصغرى الأعتيادية (OLS)، تحت ظل وجود هذه المشكلة يجعل مقدراتها تفقد بعضاً من خصائصها المرغوب فيها، كما أن الأستدلال الأحصائي غير مقبول، وعليه فقد تم وضع بديلين مهمين الأول طريقة المربعات الصغرى العمومية (Generalized Least Square) والتي يرمز له (GLS)، أما البديل الثاني فهو تقدير مصفوفة التباين والتباين المشترك الحصينة (Robust covariance matrix estimation) للمعلمات المقدرة بطريقة (OLS). تكون حسب نوع البيانات التي يتم التعامل معها، ولقد تناولنا في هذه الدراسة البيانات المقطعية (Cross-Section)، حيث أن مشكلة عدم تجانس في التباين تكون واردة فيها وان مصفوفة التباين والتباين المشترك الحصينة المقدرة لهذا النوع من البيانات هي (HCCME) وتتضمن العديد من الطرائق، ولقد تناولنا في دراستنا بعضاً منها والمتمثلة ﺑ . ولقد تمت في هذه الدراسة مقارنة هذه الطرائق وتحديد أولوية أدائها بالنسبة لأداء طريقة (GLS) وذلك في حالة البيانات المقطعية وبأستخدام أسلوب المحاكاة في توليد عينات بأحجام مختلفة. Abstract The Classical Normal Linear Regression Model Based on Several hypotheses, one of them is Heteroscedasticity as it is known that the wing of least squares method (OLS), under the existence of these two problems make the estimators, lose their desirable properties, in addition the statistical inference becomes unaccepted table. According that we put tow alternative, the first one is (Generalized Least Square) Which is denoted by (GLS), and the second alternative is to (Robust covariance matrix estimation) the estimated parameters method(OLS), and that the way (GLS) method neat and certified, if the capabilities (Efficient) and the statistical inference Thread on the basis of an acceptable but this method requires knowledge and knowledge of the nature of the problem and the private model of the problem, whether the Heteroscedasticity otherwise, the method (GLS) become inappropriate. The second alternative is a matrix contrast common variation fortified it does not require prior knowledge of the nature of your problem model, it's also an easy way and by this method has met with popular and interest in more than two decades by researchers, that the estimated of Robust covariance matrix the estimated parameters method(OLS), shall be according to data that is handled type, and we have dealt with in this study, cross-sectional data where the problem of Heteroscedasticity in contrast may be contained therein(Heteroscedasticity- Consistent Covariance matrix Estimation) and symbolized by the (HCCME) and includes many ways, and we have dealt with in our study of these methods |
|
| Publisher |
College of Administration & Economics
|
|
| Date |
2018-08-01
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jeasiq.uobaghdad.edu.iq/index.php/JEASIQ/article/view/288
10.33095/jeas.v23i98.288 |
|
| Source |
مجلة العلوم الاقتصادية والادارية; مجلد 23 عدد 98 (2017); 384
Journal of Economics and Administrative Sciences; Vol 23 No 98 (2017); 384 2227-703X 2518-5764 10.33095/jeas.v23i98 |
|
| Language |
ara
|
|
| Relation |
http://jeasiq.uobaghdad.edu.iq/index.php/JEASIQ/article/view/288/247
10.33095/jeas.v23i98.288.g247 |
|