Resumen

Este artículo propone un método mejorado basado en la verosimilitud para probar el movimiento de media móvil de primer orden en las perturbaciones de modelos de regresión no lineales. El método propuesto tiene una precisión distribucional de tercer orden que lo hace particularmente atractivo para la inferencia en modelos con tamaños de muestra pequeños. En comparación con los métodos de primer orden comúnmente utilizados, como las pruebas de razón de verosimilitud y Wald, que se basan en muestras grandes y propiedades asintóticas de la estimación de máxima verosimilitud, el método propuesto tiene una precisión notable. Se proporcionan simulaciones de Monte Carlo para mostrar cómo el método propuesto supera a los existentes. Se presentan dos ejemplos empíricos, incluido un modelo de regresión de potencia del consumo agregado y un modelo de crecimiento de Gompertz del uso de telefonía celular móvil en los EE. UU., para ilustrar la implementación y utilidad del método propuesto en la práctica.

• Materias:Refinar preguntas Suma de mezclas Densidad multivariada Variables auxiliares Regresión paramétrica
• Subjects:Refine questions Mixture summation Multivariate density Auxiliary variables Parametric regression
• Palabras claves:Método propuesto; Basado en verosimilitud; Promedio móvil de primer orden; Modelos de regresión no lineales; Tamaños de muestra pequeños; Simulaciones de Monte Carlo
• Keywords:Proposed method; Likelihood-based; First-order moving average; Nonlinear regression models; Small sample sizes; Monte Carlo simulations