複分析上異質性對估計方法的影響

Abstract

行銷研究的文獻回顧上，複分析扮演著量化上相當重要的角色。然而，其異質特性對各種估計方法產生的影響，卻沒有受到完整的評估。因此，本文主要目的即在評估各種估計方法上的異質效果，對估計結果產生的影響。由於這種模式誤差變異是異質之另一種特殊情形，故本文之研究發現，不但可以提供使用複分析評估文獻之研究者的參考，也可以擴展異質性研究上的結論。根據研究結果發現：估計的一般化最小平方法(EGLS)與最大概似估計法(ML)有大致相同的表現，兩者皆優於普通最小平方法(OLS)及轉換加權最小平方法(WLS)。然而，在特殊情形下，OLS的表現並不遜於其他三者。這意謂著：一般而言，實證分析上，應傾向採用ML或EGLS的估計方式。而如果欲避免ML計算上的複雜性，則可採行EGLS估計法。