Простая, положительно полуопределенная оценка асимптотической матрицы ковариаций, состоятельная при наличии гетероскедастичности и автокорреляции (150,00 руб.)

Вест APPLIED ECONOMETRICS ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix Whitney K. Newey and Kenneth D. West Простая, положительно полуопределенная оценка асимптотической матрицы гетероскедастичности и автокорреляции1 Уитни К. <...> Вест2 ключевые слова: робастная оценка матрицы ковариаций; стандартные ошибки в форме Ньюи-Веста; автокорреляция; гетероскедастичность. <...> Ключевые слова и JEL classification добавлены переводчиком. методы оценивания используют следующее условие ортогональности: Eht =0, где * k1 вектор неизвестных параметров, ht  — () М () ных и параметров модели, причем rk зовано для построения оценок *  (Hansen, 1982)) путем выбора оптимального вектора  ножество современных моделей рациональных ожиданий были оценены с помощью методологий, разработанных в (Hansen, 1982; Hansen, Singleton, 1982; Cumby, Huizinga, Obstfeld, 1983; White, Domowitz, 1984). <...> Это условие ортогональности может быть испольс помощью обобщенного метода моментов (GMM,  в качестве решения задачи 1 Оригинальная статья: Newey W. <...> . A simple, positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix. <...> Перевод статьи выполнен студентами НИУ ВШЭ И. Станкевичем <...> 2 Мы благодарны Stephen Cecchetti, Lars Hansen, John Huizinga и двум редакторам за полезные комментарии. <...> Как было показано в (Cumby, Huizinga, Obstfeld, 1983; Hansen, 1982; White, Domowitz, VH WH HW SW HH WH  случайная матрица такая, что plimWW =0, а Sh hTE( )( )/** s==  - TT T = T 11t тельная оценка асимптотической ковариационной матрицы необходима для того, чтобы строить доверительные интервалы и проводить тесты. <...> Как было показано в (Hansen, 1982), оптимальная GMM оценка параметра (в смысле минимизации значения VT намного сложнее, а также гораздо более важно, чем оценивание HT ) может быть получена только когда  , таким образом, корректная оценка ST ST   =    j=1 0 hh  . <...> Значение m — это число выборочных автокорреляций, обычно значение m принимается равным числу ненулевых автокорреляций в ht()* где  tt = ()  , которое известно априорно (см <...>