Estimation and Prediction with r-k-d Class Estimator

Abstract

In the presence of multicollinearity the OLS estimator remains unbiased, but the variances and the absolute values of the parameter estimations are tend to be large. Various biased estimators are developed and proposed in order to eliminate ill conditioning of X’X matrix and reduce the variance. One of them is r-k-d class estimator. This estimator is quite flexible and extensive because it contains 7 different estimators as special cases. The main aim of this paper is to show how usable this estimator is in empirical studies.

Özet

Çoklu lineer regresyon modellerinde çoklu iç ilişki olması durumunda, EKK tahmin edicisi yansızlığını korur, ancak varyansı büyür ve mutlak değerce büyük parametre tahminleri vermektedir. Bu nedenle X X matrisinin kötü koşulluluğunu ortadan kaldırmaya ve varyansı küçültmeye yönelik çeşitli yanlı tahmin ediciler geliştirilmiş ve önerilmiştir. r-k-d sınıf tahmin edici bunlardan biridir. Bu tahmin edici 7 farklı tahmin ediciyi özel durumlar olarak ihtiva ettiğinden oldukça esnek ve geniş kapsamlı bir tahmin edicidir. Bu çalışmada, r-k-d sınıf tahmin edicinin ampirik çalışmalarda ne denli kullanışlı olduğu gösterilmiştir.

Keywords: Çoklu İç İlişki, r-k-d Sınıf Tahmin Edici, Tahmin, Kestirim, PRESS