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http://hdl.handle.net/10071/1845
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Title: Dealing with influential observations in accounting empirical research
Authors: Silva, Tânia Isabel Oliveira da
Orientador: Curto, José Dias
Keywords: Influential observations
Linear regression model
Accounting
Exclusion criteria
Observações influentes
Modelo de regressão linear
Contabilidade
Critérios de exclusão
Issue Date: 2010
Citation: SILVA, Tânia Isabel Oliveira da - Dealing with influential observations in accounting empirical research [Em linha]. Lisboa: ISCTE, 2010. Tese de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/1845>.
Abstract: The main objective of this dissertation is the study of influential observations and their treatment in the linear regression model. When the linear regression model is applied, the observations have different influence in the estimation results and their importance and influence will induce to wrong results if the empirical studies are not correctly treated. To detect these observations (influential observations) is indispensable to apply diagnostic measures and then proceed to the respective treatment (generally their exclusion). Thus, the purpose of this investigation is to analyse some accounting published articles whose statistic treatment is not the more technically appropriate accordingly the econometric books, inducing to distorted results because of the incorrect form that these authors deal with that observations. Therefore, this investigation is composed by three parts. Firstly, it will be done a theoretical framework of what are influential observations, their importance and the methodology that should be used in their identification; then, it will be analysed the methodology used to detect influential observations by various published accounting empirical studies; and, our final objective is to perform an empirical study that consists in treat technically and correctly the influential observations and compare the results of the regression model estimation with the results that we would obtained if were considered the traditional criteria adopted to identify the influential observations in empirical accounting.
Esta dissertação tem por objectivo o estudo das observações influentes bem como o seu tratamento no modelo clássico de regressão linear. Na aplicação do modelo de regressão linear as observações têm diferentes pesos, pelo que a sua importância e influência podem induzir a resultados enganadores nos estudos empíricos se não forem tratadas de uma forma correcta. Para detectar esse tipo de observações é necessário recorrer a um conjunto de medidas de diagnóstico para que depois se possa proceder ao respectivo tratamento (geralmente a exclusão). Assim, esta investigação tem por objectivo a análise de vários artigos publicados na área da contabilidade e cujo tratamento estatístico das observações influentes não está conforme as sugestões dos manuais de econometria podendo levar a conclusões distorcidas pela forma incorrecta como se lida com tais observações. Deste modo, esta investigação é composta por três partes. No enquadramento teórico será referido o significado das observações influentes, a sua importância e a metodologia na sua identificação; numa segunda parte será feita uma análise de vários estudos empíricos na área da contabilidade com o intuito de identificar a metodologia geralmente utilizada na detecção de tais observações; e, finalmente, numa terceira fase pretendemos realizar um estudo empírico que consiste em tratar tecnicamente, segundo a forma sugerida pelos manuais de econometria, as observações influentes e comparar os resultados da estimação do modelo de regressão com aqueles que resultariam se fossem considerados os critérios que tradicionalmente são adoptados para identificar as observações influentes em empirical accounting.
Description: JEL Classification System: C51 – Econometric Modelling: Model Construction and Estimation; M41 – Accounting
URI: http://hdl.handle.net/10071/1845
Designation: Mestrado em Gestão
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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