Properties of alternative tobit estimators in the presence of heteroskedasticity

Thesis title: Vlastnosti alternativních estimátorů modelu tobit za přítomnosti heteroskedasticity
Author: Beneš, Vojtěch
Thesis type: Bakalářská práce
Supervisor: Zouhar, Jan
Opponents: Sokol, Ondřej
Thesis language: Česky
Abstract:
Přítomnost heteroskedasticity vede v modelech třídy tobit k tomu, že odhady nejsou konzistentní. Tato práce si klade za cíl upozornit na důležitost výběru vhodného modelu třídy tobit při odhadování modelů na datech, v nichž je přítomná heteroskedasticita. Za použití simulace Monte Carlo bylo porovnáno několik metod pro různé míry heteroskedasticity a rostoucí rozsah souboru. Výsledkem jsou praktická doporučení, na která by měl při použití modelu třídy tobit brán zřetel.
Keywords: likelihood ratio test; tobit; heteroskedasticita; Monte Carlo
Thesis title: Properties of alternative tobit estimators in the presence of heteroskedasticity
Author: Beneš, Vojtěch
Thesis type: Bachelor thesis
Supervisor: Zouhar, Jan
Opponents: Sokol, Ondřej
Thesis language: Česky
Abstract:
The presence of heteroskedasticity leads to inconsistent estimates in models of group tobit. This work aims to draw attention to the importance of selecting a suitable model of group tobit when estimating models on data in which heteroskedasticity is present. Using Monte Carlo simulation, several methods were compared for different intensities of heteroskedasticity and increasing numbers of observations. The result is practical recommendations that should be taken into account when using the model of class tobit.
Keywords: tobit; heteroskedasticity; likelihood ratio test; Monte Carlo

Information about study

Study programme: Kvantitativní metody v ekonomice/Matematické metody v ekonomii
Type of study programme: Bakalářský studijní program
Assigned degree: Bc.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Econometrics

Information on submission and defense

Date of assignment: 27. 1. 2022
Date of submission: 2. 5. 2022
Date of defense: 22. 6. 2022
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/79499/podrobnosti

Files for download

    Last update: