{"title":"多项模型:对其性质的分析(多项模型:对其性质的分析)","authors":"Arlen Guarín, Andrés Ramírez Hassan, J. Torres","doi":"10.2139/SSRN.2419734","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Spanish Abstract: En el presente trabajo se desarrolla un analisis de las propiedades de los modelos Multinomiales a traves de distintos procesos de simulacion; lo anterior se realizo asumiendo tanto el cumplimiento de los supuestos subyacentes de los mecanismos de estimacion como el incumplimiento de los mismos. Igualmente se analizo el comportamiento de los estimadores bajo diferentes escenarios de tamano muestral. Se encontro que bajo un modelo correctamente especificado y tamanos muestrales superiores a 200 observaciones, se cumplen las propiedades de insesgadez y consistencia, mientras que la incorrecta especificacion de la distribucion del proceso lleva a estimaciones sesgadas e inconsistentes; de igual forma se encontro que en tamanos muestrales pequenos y bajo modelos Condicionales se pierden las propiedades que una buena especificacion del proceso suele generar, hallandose aun mas inestabilidad cuando la estimacion es llevada a cabo con la metodologia Probit.English Abstract: This paper develops an analysis of Multinomial models through simulation; this was done under correct and incorrect assumptions on the data generating process. Also, it was analyzed the performance of the models under different sample sizes. It was found that a correct specified model with samples of 200 or more observations achieves estimators which are unbiased and consistent, while incorrect assumptions about the data generating process causes biased and inconsistent estimators. On the other hand, conditional models with small sample sizes imply bad statistical properties, especially when Probit models are estimated.","PeriodicalId":106740,"journal":{"name":"ERN: Other Econometrics: Econometric Model Construction","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2011-06-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Modelos Multinomiales: Un Análisis De Sus Propiedades (Multinomial Models: An Analysis of Its Properties)\",\"authors\":\"Arlen Guarín, Andrés Ramírez Hassan, J. 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Modelos Multinomiales: Un Análisis De Sus Propiedades (Multinomial Models: An Analysis of Its Properties)
Spanish Abstract: En el presente trabajo se desarrolla un analisis de las propiedades de los modelos Multinomiales a traves de distintos procesos de simulacion; lo anterior se realizo asumiendo tanto el cumplimiento de los supuestos subyacentes de los mecanismos de estimacion como el incumplimiento de los mismos. Igualmente se analizo el comportamiento de los estimadores bajo diferentes escenarios de tamano muestral. Se encontro que bajo un modelo correctamente especificado y tamanos muestrales superiores a 200 observaciones, se cumplen las propiedades de insesgadez y consistencia, mientras que la incorrecta especificacion de la distribucion del proceso lleva a estimaciones sesgadas e inconsistentes; de igual forma se encontro que en tamanos muestrales pequenos y bajo modelos Condicionales se pierden las propiedades que una buena especificacion del proceso suele generar, hallandose aun mas inestabilidad cuando la estimacion es llevada a cabo con la metodologia Probit.English Abstract: This paper develops an analysis of Multinomial models through simulation; this was done under correct and incorrect assumptions on the data generating process. Also, it was analyzed the performance of the models under different sample sizes. It was found that a correct specified model with samples of 200 or more observations achieves estimators which are unbiased and consistent, while incorrect assumptions about the data generating process causes biased and inconsistent estimators. On the other hand, conditional models with small sample sizes imply bad statistical properties, especially when Probit models are estimated.