การประมาณค่าพารามิเตอร์ที่มีการปรับค่าเอนเอียงด้วยวิธีบูทสแตรปสำหรับตัวแบบถดถอยเมื่อความคลาดเคลื่อนมีอัตตสัมพันธ์อันดับหนึ่ง

วิศรุต ดิฐสถาพรเจริญ

DSpace Home
→
Faculty and Institute
→
Faculty of Commerce and Accountancy - Acctn
→
Acctn - Theses
→
View Item

dc.contributor.advisor	สุพล ดุรงค์วัฒนา	en_US
dc.contributor.author	วิศรุต ดิฐสถาพรเจริญ	en_US
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี	en_US
dc.date.accessioned	2015-06-24T06:22:55Z
dc.date.available	2015-06-24T06:22:55Z
dc.date.issued	2556	en_US
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/42965
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2556	en_US
dc.description.abstract	การวิจัยครั้งนี้เปรียบเทียบวิธีการประมาณพารามิเตอร์ในตัวแบบเชิงเส้นอย่างง่าย ระหว่างวิธีกำลังสองน้อยสุด วิธีเพรส-วินส์เทน และวิธีการปรับค่าเอนเอียงด้วยวิธีบูทสแตรป เมื่อความคลาดเคลื่อนในตัวแบบเกิดอัตตสัมพันธ์อันดับ 1 (AR1) กระทำภายใต้เงื่อนไข ค่าอัตตสัมพันธ์ที่ระดับ 0.1,0.2,0.3,0.4,0.5 รูปแบบตัวแปรอิสระ 3 รูปแบบ คือ รูปแบบความสัมพันธ์เชิงเส้นกับเวลา ( = t เมื่อ t = 1, 2, .., n) รูปแบบอัตตสัมพันธ์อันดับ 1 (DGP1 : ) รูปแบบอัตตสัมพันธ์อันดับหนึ่งและมีความสัมพันธ์เชิงเส้นกับเวลา ( DGP2 : ) และข้อมูลจริงของมูลค่าการนำเข้าสินค้าจากต่างประเทศ(X) กัผลิตภัณฑ์มวลรวมประชาชาติ (Y) ระหว่างปี 1950-1969 ของประเทศไทยกำหนดพารามิเตอร์ในตัวแบบถดถอยคือ , ขนาดตัวอย่างที่ศึกษาคือ ตัวอย่างขนาดเล็ก(15,20) ขนาดกลาง(50,60),ขนาดใหญ่(90,100)กำหนดจำนวนตัวอย่างบูทสแตรปที่สุ่มซ้ำจำนวน 500ชุด เพื่อหาค่าความเอนเอียงของตัวประมาณพารามิเตอร์ กำหนดจำนวนตัวอย่างบูทสแตรปที่สุ่มซ้ำจำนวน ชุด เพื่อหาการแจกแจงตัวประมาณพารามิเตอร์ที่แก้ไขความเอนเอียงแล้วและนำมาสร้างช่วงความเชื่อมั่นพารามิเตอร์ กำหนดข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้ได้จากการจำลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โลและทำการทดลองซ้ำกัน 2000 ครั้ง ในแต่ละสถานการณ์เพื่อหาระดับความเชื่อมั่นของค่าประมาณช่วงความเชื่อมั่นพารามิเตอร์ ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 2) ระดับความเชื่อมั่นของค่าประมาณช่วงความเชื่อมั่นพารามิเตอร์มีค่าสูงขึ้นเมื่ออค่าอัตตสัมพันธ์ของความคลาดเคลื่อนสูงขึ้น	en_US
dc.description.abstractalternative	The objective of this study is to investigate and compare parameter estimation Bootstrap Bias-corrected Parameter Estimation, OLS Estimation and prais-winsten Estimation are considerate in this study. The confidence coefficient is to criteria using comparison. The comparison are done under several situations which are as follows: The levels autocorrelation of residual are 0.1,0.2,0.3,0.4,0.5, the independent valriable is 1) = t when t=1,2,..,n 2) 3) DGP2: the sample sizes n simulated are 15,20,50,60,90,100. Thenumber of Monte Carlo trials is set to 1000; and the numbers of bootstrap replicationsB1 and B2 are set to 2000The levels of significance is 0.05 parameter is , . The results of this study are 1) Bootstrapping confidence interval can control probability of type I error in all situations 2) confidence limit of confidence interval is high when the autocorrelation of residual is high and confidence limit is low when the autocorrelation of residual is low.	en_US
dc.language.iso	th	en_US
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.relation.uri	http://doi.org/10.14457/CU.the.2013.407
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.subject	การประมาณค่าพารามิเตอร์
dc.subject	สถิติวิเคราะห์
dc.subject	Parameter estimation
dc.title	การประมาณค่าพารามิเตอร์ที่มีการปรับค่าเอนเอียงด้วยวิธีบูทสแตรปสำหรับตัวแบบถดถอยเมื่อความคลาดเคลื่อนมีอัตตสัมพันธ์อันดับหนึ่ง	en_US
dc.title.alternative	Bootstrap Bias-corrected Parameter Estimation for Regression Model with first-order autocorrelated error	en_US
dc.type	Thesis	en_US
dc.degree.name	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต	en_US
dc.degree.level	ปริญญาโท	en_US
dc.degree.discipline	สถิติ	en_US
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.email.advisor	supol@cbs.chula.ac.th	en_US
dc.identifier.DOI	10.14457/CU.the.2013.407