A new biased estimator for multivariate regression models with highly collinear variables

Es ist wohlbekannt, dass der Kleinste-Quadrate-Schatzer im Falle vorhandener Multikollinearitat eine grose Varianz besitzt. Eine Moglichkeit dieses Problem zu umgehen, besteht in der Verwendung von verzerrten Schatzern, z.B den Ridge-Schatzer. In dieser Arbeit wird ein neues Schatzverfahren vorgestellt, dass auf Addition einer kleinen Konstanten omega auf die Regressoren beruht. Der dadurch erzeugte Schatzer wird in Abhangigkeit von omega beschrieben und es wird gezeigt, dass dessen Mean Squared Error kleiner ist als der des Kleinste-Quadrate-Schatzers im Falle von stark korrelierten Regressoren.