A Simple Approach to Inference in Random Coefficient Models

A new approach to bootstrap inference in functional coefficient models

We introduce a new, factor based bootstrap approach which is robust under heteroskedastic error terms for inference in functional coefficient models. Modeling the functional coefficient parametrically, the bootstrap approximation of a test statistic used for inference on parameter invariance is shown to hold asymptotically. In simulation studies, the factor based bootstrap inference outperforms...

a new approach to credibility premium for zero-inflated poisson models for panel data

هدف اصلی از این تحقیق به دست آوردن و مقایسه حق بیمه باورمندی در مدل های شمارشی گزارش نشده برای داده های طولی می باشد. در این تحقیق حق بیمه های پبش گویی بر اساس توابع ضرر مربع خطا و نمایی محاسبه شده و با هم مقایسه می شود. تمایل به گرفتن پاداش و جایزه یکی از دلایل مهم برای گزارش ندادن تصادفات می باشد و افراد برای استفاده از تخفیف اغلب از گزارش تصادفات با هزینه پائین خودداری می کنند، در این تحقیق ...

Bayesian Inference for Random Coefficient Dynamic Panel Data Models

We develop a hierarchical Bayesian approach for inference in random coefficient dynamic panel data models. Our approach allows for the initial values of each unit’s process to be correlated with the unit-specific coefficients. We impose a stationarity assumption for each unit’s process by assuming that the unit-specific autoregressive coefficient is drawn from a logitnormal distribution. Our me...

Random Coefficient Models ∗ Nicholas

Dynamic Random Coefficient Models A Note on Covariance Stationarity Conditions for Dynamic Random Coefficient Models

In this note we look at sufficient conditions for stationarity of a simple random coefficient model and find that this model is guaranteed to be stationary under strict conditions. JEL codes: C22