Refinamento de métodos assintóticos nos modelos de regressão Lindley-unitária: uma aplicação em dados de crescimento econômico

Resumo

Modelos de regressão são amplamente utilizados em Economia, principalmente quando os dados envolvidos são taxas e proporções. O modelo de regressão Lindley-Unitária é definido para dados restritos ao intervalo (0,1). Em problemas regulares, a inferência baseada na teoria assintótica pode não ser confiável, quando a amostra é pequena. É o caso da estimativa de máxima verossimilhança e do teste de Wald. Correções de vieses dos estimadores de máxima verossimilhança e ajustes feitos nas estatísticas de teste são uma forma amplamente utilizada para resolver tais problemas. Neste artigo, obtemos uma expressão para corrigir o viés e uma fórmula para a matriz de covariância de segunda ordem para os estimadores de máxima verossimilhança no modelo de regressão Lindley-Unitária. Evidências numéricas mostram que os estimadores corrigidos têm vieses menores e que o teste de Wald baseado em covariância de segunda ordem é mais preciso. Por fim, é apresentada uma aplicação a dados econômicos, em que a taxa de Crescimento do PIB per capita é modelada em função da variável de abertura a preços constantes.

Palavras-chave: correção de viés; teste de Wald modificado; matriz de covariância de segunda ordem; regressão Lindley-unitária.