کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5097303 | 1376581 | 2008 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
More efficient estimation under non-normality when higher moments do not depend on the regressors, using residual augmented least squares
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Under normality, least squares is efficient. However, if the errors are not normal, we can gain efficiency from the assertion that higher moments do not depend on the regressors. In this paper, we show how the assumption that higher moments do not depend on the regressors can be exploited in a GMM framework, and we provide simple estimators that are asymptotically equivalent to the GMM estimators. These estimators can be calculated by linear regressions which have been augmented with functions of the least squares residuals.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Econometrics - Volume 144, Issue 1, May 2008, Pages 219-233
Journal: Journal of Econometrics - Volume 144, Issue 1, May 2008, Pages 219-233
نویسندگان
Kyung So Im, Peter Schmidt,