Acerca de la robustez de los estimadores multinormales y elípticos bajo ciertas condiciones de asimetría, tamaño muestral y complejidad de los modelos de estructuras de covarianza

Abstract

El presente trabajo estudia los métodos de estimación elípticos frente a los multinormales, en modelos longitudinales de panel con variables latentes con efectos no recursivos. Estos modelos son especialmente complejos en virtud de la naturaleza de los efectos a estimar y del elevado número de grados de libertad, lo cual es consistente con la mayoría de las investigaciones del campo aplicado. Esta investigación analiza la precisión de la estimación de los parámetros y de los errores típicos con respecto a los tres efectos fundamentales que pueden encontrarse en este tipo de investigaciones (autocorrelación, no recursividad y transversales o transrretardados) así como la “conducta” del estadístico de ajuste más utilizado en el ámbito de los modelos de estructura de covarianza, bajo ciertas condiciones de asimetría, tamaño muestral y complejidad de los modelos.