Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/200581 
Erscheinungsjahr: 
2018
Schriftenreihe/Nr.: 
Working Paper No. 2018-11
Verlag: 
Federal Reserve Bank of Chicago, Chicago, IL
Zusammenfassung: 
The bootstrap is a convenient tool for calculating standard errors of the parameter estimates of complicated econometric models. Unfortunately, the bootstrap can be very time-consuming. In a recent paper, Honoré and Hu (2017), we propose a "Poor (Wo)man's Bootstrap" based on one-dimensional estimators. In this paper, we propose a modified, simpler method and illustrate its potential for estimating asymptotic variances.
Schlagwörter: 
standard error
bootstrap
inference
censored regression
two-step estimation
JEL: 
C10
C18
C15
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
355.15 kB





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