Refinamentos de testes na classe dos modelos não-lineares simétricos heteroscedásticos

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Universidade Federal de Minas Gerais

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Tese de doutorado

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Membros da banca

Dione Maria Valença
Francisco José de Azevedo Cysneiros
Enrico Antonio Colosimo
Wagner Barreto de Souza

Resumo

Nesta tese abordamos o aperfeiçoamento de testes de hipóteses na classe dos modelos não-lineares simétricos heteroscedásticos. Inicialmente, aprimoramos os testes de heteroscedasticidade baseados nas estatísticas da razão de verossimilhanças e razão de verossimilhanças perfiladas modificadas. A versão modificada da verossimilhança perfilada considerada neste trabalho é a proposta por Cox e Reid (1987). Em seguida, obtemos um fator de correção tipo-Bartlett para o teste de heteroscedasticidade baseado na estatística gradiente. A estatística gradiente foi proposta por Terrell (2002) e tem recebido crescente atenção na literatura, uma vez que além de ter estrutura simples de calcular e implementar, é assintoticamente equivalente às estatísticas da razão de verossimilhanças, Wald e escore. Ainda, realizamos um estudo de poder local dos testes da razão de verossimilhanças, Wald, escore e gradiente a fim de avaliar (localmente) o poder dos quatro testes. Para cada abordagem realizada, foi desenvolvido um estudo de simulação de Monte Carlo a fim de avaliar o desempenho dos testes sob investigação.

Abstract

In this thesis, we deal with improvement for hypotheses tests in heteroscedastic symmetric nonlinear models. First, we derive Bartlett adjustments for likelihood ratio statistics and modified profile likelihood ratio statistics in order to improve likelihood ratio and modified profile likelihood ratio tests, respectively. Next, we calculate a type-Bartlett adjustment to improve the gradient test, a new hypotheses test proposed by Terrell (2002) which is asymptotically equivalent to likelihood ratio, Wald and score tests. We also treat about the local power of likelihood ratio, Wald, score and gradient tests in heteroscedastic symmetric nonlinear models. For each approach, we develop a Monte Carlo simulation study in order to evaluate the performance of the tests in finite-size samples.

Assunto

Estatística, Modelos não lineares (Estatistica), Testes de hip, Metodos do gradiente conjugado, Verossimilhança (Estatística)

Palavras-chave

Correção de Bartlett, Correção tipo-Bartlett, Poder local, Verossimilhança perfilada, Testes de hip, Modelos não-lineares simétricos heteroscedásticos, Verossimilhança perfilada modificada, Estatística gradiente

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