Resumen

Es un hecho bien establecido en el análisis de regresión que la multicolinealidad y los errores autocorrelacionados tienen efectos adversos en las propiedades del estimador de mínimos cuadrados. Huang y Yang (2015) y Chandra y Tyagi (2016) estudiaron el estimador PCTP y el estimador de clase, respectivamente, para abordar ambos problemas simultáneamente y compararon su rendimiento con los estimadores obtenidos como casos especiales. Sin embargo, hasta donde sabemos, el rendimiento de ambos estimadores no ha sido comparado hasta ahora. Por lo tanto, este artículo tiene como objetivo comparar el rendimiento de estos dos estimadores bajo el criterio de la matriz de error cuadrático medio (MSE). Además, se realiza un estudio de simulación para evaluar la superioridad del estimador de clase sobre el estimador PCTP mediante la eficiencia relativa porcentual. Además, se presentan dos ejemplos numéricos para ilustrar el rendimiento de los estimadores.

• Materias:Modelo Matemático Superálgebras Gráfico bipartito Números trapezoidales
• Subjects:Mathematical model Superalgebras Bipartite graph Trapezoidal numbers
• Palabras claves:Multicolinealidad; Errores autocorrelacionados; Estimador de mínimos cuadrados; Estimador PCTP; Estimador de clase; Error cuadrático medio
• Keywords:Multicollinearity; Autocorrelated errors; Least squares estimator; PCTP estimator; Class estimator; Mean squared error