为何你也应使用 OLS 估计尾部指数
统计方法学
2024-09-18 v2 计量经济学
统计理论
统计理论
摘要
尽管从业者经常通过运行 OLS 秩-规模回归来估计 Pareto 指数，但通常的建议是改用带有小样本校正的 Hill MLE，因为其具有无偏性和有效性。在本文中，我们主张在实证应用中也应使用 OLS。一方面，我们证明带有小样本校正的 OLS 估计量也是无偏的。另一方面，我们表明 MLE 给予较小观测值的权重显著更大。这表明在分布为严格 Pareto 但仅存在于上尾，或为规则变化而非严格 Pareto 的情况下，OLS 估计量可能优于 MLE。我们通过 Monte Carlo 模拟和实际应用证实了我们的理论发现，证明了 OLS 方法在估计尾部指数中的实际相关性。
引用
@article{arxiv.2409.10448,
title = {Why you should also use OLS estimation of tail exponents},
author = {Thiago Trafane Oliveira Santos and Daniel Oliveira Cajueiro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.10448},
year = {2024}
}