Dynamic linear regression by bayesian and bootstrapping techniques

Abstract

Estimation of a dynamic linear regression is said to be of importance as events are measured on past events. However, estimation of dynamic models using the OLS is inefficient since it cannot produce the least variance and disregarding this problem would potentially lead to severe statistical problems. Therefore, the main objective of the study is to employ the bootstrap technique and Bayesian method in estimating the parameters of a dynamic regression model and compare their performances using standard deviation, absolute bias and mean square error of the estimates. The residual resampling technique is used for the bootstrap approach and the Normal-gamma model for the Bayesian approach. The results showed that the bootstrap technique outperformed the Bayesian method with lower standard error values. The bootstrap method also displayed an asymptotic propertySe dice que la estimación de una regresión lineal dinámica es importante a medida que los eventos se miden en eventos pasados. Sin embargo, la estimación de los modelos dinámicos que utilizan el MCO es ineficiente, ya que no puede producir la menor variación y el hecho de no tener en cuenta este problema podría conducir a problemas estadísticos graves. Por lo tanto, el objetivo principal del estudio es emplear la técnica bootstrap y el método bayesiano para estimar los parámetros de un modelo de regresión dinámica y comparar sus rendimientos utilizando desviación estándar, sesgo absoluto y error cuadrático medio de las estimaciones. La técnica de remuestreo residual se utiliza para el enfoque bootstrap y el modelo de gamma normal para el enfoque bayesiano. Los resultados mostraron que la técnica de arranque superó al método Bayesiano con valores de error estándar más bajos. El método de arranque también mostró una propiedad asintótica