Rangel Jimenéz, Andrés Eduardo2013-05-152013-05-152012-10-0101235923http://www.icesi.edu.co/revistas/index.php/estudios_gerenciales/article/view/1531https://hdl.handle.net/10906/68550Dado el amplio uso de los datos de panel en modelos dinámicos, es relevante evaluar el desempeño de sus diferentes estimadores en muestras finitas en presencia de baja y alta persistencia. El presente artículo tiene como objetivo analizar, mediante simulaciones tipo Monte Carlo, las propiedades de los estimadores de efectos fijos (LSDV), Arellano y Bond (AB-GMM1), Blundell y Bond (BB-GMM1), Anderson y Hsiao (AH) y Kiviet. Se concluye que en series no persistentes el estimador de Kiviet es el de mejor desempeño, basándose en los criterios de error cuadrático medio, sesgo y desviación estándar; con alta persistencia, el estimador BB-GMM1 es el de mejor desempeño seguido por el estimador de Kiviet, que se comporta bien excepto en micropaneles con series persistentes.p.81-86DigitalspaEL AUTOR, expresa que la obra objeto de la presente autorización es original y la elaboró sin quebrantar ni suplantar los derechos de autor de terceros, y de tal forma, la obra es de su exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre éste. PARÁGRAFO: en caso de queja o acción por parte de un tercero referente a los derechos de autor sobre el artículo, folleto o libro en cuestión, EL AUTOR, asumirá la responsabilidad total, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos, la Universidad Icesi actúa como un tercero de buena fe. Esta autorización, permite a la Universidad Icesi, de forma indefinida, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, la Ley 44 de 1993, leyes y jurisprudencia vigente al respecto, haga publicación de este con fines educativos Toda persona que consulte ya sea la biblioteca o en medio electróico podrá copiar apartes del texto citando siempre la fuentes, es decir el título del trabajo y el autor.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://biblioteca2.icesi.edu.co/cgi-olib/?infile=details.glu&loid=255960info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://doi.org/10.1016/S0123-5923(12)70010-4Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Y ECONÓMICASPRODUCCIÓN INTELECTUAL REGISTRADA - UNIVERSIDAD ICESIDATOSMODELOSMÉTODOESTUDIOS GERENCIALEShttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1instname:Universidad Icesireponame:Biblioteca Digitalrepourl:https://repository.icesi.edu.co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2