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MM and MM Ridge Estimators for SUR Model

机译：SUR模型的MM和MM Ridge估计器

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In this paper, we propose the MM and MM ridge estimators for SUR model to deal with outliers. The MM estimators are the type of robust regression with high breakdown point and have more efficient than other robust estimators. Since, outliers, frequently, appear with multicollinearity problem, then we propose MM ridge estimators for SUR mode. In these estimators, the shrink parameter was chosen by minimize robust Cross Validation Criteria (CVMM) which depend on MM estimators. This choice achieves high breakdown point for given shrink parameter. Therefore, the MM ridge estimator has strong robust features. In addition, the asymptotical properties for the MM and MM ridge estimators ware also investigated. The median ASE (average squared error) was used to compeer the efficiency for estimator and to compute the estimators we designed two algorithm. Furthermore, the Simulations study was executed to test the performance of GL S, S, MM and MM ridge estimators for SUR model.
机译：在本文中，我们提出了SUR模型的MM和MM岭估计，以处理离群值。 MM估计器是具有高分解点的鲁棒回归的类型，并且比其他鲁棒估计器更有效。由于离群值经常出现多重共线性问题，因此我们建议针对SUR模式的MM岭估计。在这些估算器中，通过最小化依赖于MM估算器的鲁棒交叉验证标准（CV MM ）选择收缩参数。对于给定的收缩参数，此选择可实现较高的击穿点。因此，MM岭估计器具有强大的鲁棒性。此外，还研究了MM和MM岭估计器的渐近性质。使用中位数ASE（平均平方误差）来估计估算器的效率并计算估算器，我们设计了两种算法。此外，进行了仿真研究以测试SUR模型的GL S，S，MM和MM岭估计器的性能。

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