Bootstrap pro panelová data

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá dynamickými modely panelových dat a odhady jejich parametrů za použití různých typů bootstrapu. V první části je čtenář sezná- men s asymptotikou panelových dat a vlastnostmi chybových složek. Následně jsou uve- deny odhady vhodné pro použití bootstrapu a to odhad metodou nejmenších čtverců a Andersonův-Hsaiův odhad. Dále je ukázán základ bootstrapu, jeho vlastnosti a apli- kace fixního, rekurzivního, průřezového a blokového bootstrapu pro zvolené odhady. V závěru jsou provedeny dvě simulační studie srovnávající vybrané statistiky předvedených bootstrapových odhadů pro rozdílné velikosti panelů. 1

This diploma thesis deals with dynamic models for panel data and their estimators with the usage of different types of bootstrap. In the first chapter, the reader is acqua- inted with asymptotics of panel data and properties of residuals. Afterward, estimators suitable for bootstrap adaptation are shown, namely the ordinary least square estima- tor and Anderson-Hsaio estimator. Furthermore, the basic properties of the bootstrap are presented, its properties and application of fix, recursive, cross-sectional, and bloc bootstraps. The diploma thesis ends with two simulation studies that compare selected statistics of presented bootstrap estimators for different panel sizes. 1