Resumen

Introducimos la extensión del ajuste polinómico local al modelo de regresión lineal heterocedástica. En primer lugar, se aplica el ajuste polinómico local para estimar la función heterocedástica, luego los coeficientes del modelo de regresión se obtienen utilizando el método de mínimos cuadrados generalizados. Una característica destacada de nuestro enfoque es que evitamos la prueba de heterocedasticidad al mejorar el método tradicional de dos etapas. Debido a la técnica no paramétrica de estimación polinómica local, no necesitamos conocer la función heterocedástica. Por lo tanto, podemos mejorar la precisión de la estimación cuando la función heterocedástica es desconocida. Además, nos centramos en la comparación de parámetros y alcanzamos un ajuste óptimo. Además, verificamos la normalidad asintótica de los parámetros basándonos en simulaciones numéricas. Finalmente, este enfoque se aplica a un caso de economía, y señala que nuestro método es efectivo en situ

• Materias:Polinomios Ecuaciones dinámicas Ecuaciones diferenciales Ecuaciones funcionales
• Subjects:Polynomials Dynamic equations Differential equations Functional equations
• Palabras claves:Extensión; Ajuste polinómico local; Modelo de regresión heterocedástica; Coeficientes; Técnica no paramétrica; Precisión de estimación
• Keywords:Extension; Local polynomial fitting; Heteroscedastic regression model; Coefficients; Nonparametric technique; Estimation precision