A New Ridge-Type Estimator for the Linear Regression Model: Simulations and Applications

Table 3

Estimated MSE when n = 100, , and ρ = 0.70 and 0.80.

n = 100	0.9					0.99
Sigma	k = d	OLS	Ridge	Liu	New est	OLS	Ridge	Liu	New est
1	0.1	0.1124	0.1121	0.1105	0.1118	0.1492	0.1478	0.1396	0.1465
	0.2		0.1118	0.1107	0.1114		0.1465	0.1404	0.1441
	0.3		0.1116	0.1108	0.1110		0.1453	0.1414	0.1420
	0.4		0.1114	0.1110	0.1106		0.1442	0.1423	0.1401
	0.5		0.1112	0.1112	0.1104		0.1432	0.1434	0.1384
	0.6		0.1110	0.1114	0.1101		0.1422	0.1444	0.1369
	0.7		0.1108	0.1116	0.1100		0.1412	0.1455	0.1356
	0.8		0.1106	0.1119	0.1099		0.1403	0.1467	0.1345
	0.9		0.1105	0.1121	0.1099		0.1395	0.1479	0.1336
	1		0.1104	0.1124	0.1099		0.1387	0.1492	0.1328
5	0.1	2.0631	2.0452	1.9126	2.0274	3.2440	3.1954	2.8523	3.1472
	0.2		2.0276	1.9289	1.9924		3.1480	2.8942	3.0538
	0.3		2.0102	1.9454	1.9583		3.1019	2.9365	2.9638
	0.4		1.9932	1.9619	1.9249		3.0570	2.9793	2.8771
	0.5		1.9764	1.9785	1.8922		3.0133	3.0224	2.7934
	0.6		1.9599	1.9952	1.8603		2.9707	3.0659	2.7128
	0.7		1.9436	2.0121	1.8291		2.9291	3.1098	2.6350
	0.8		1.9276	2.0290	1.7986		2.8887	3.1542	2.5600
	0.9		1.9119	2.0460	1.7688		2.8492	3.1989	2.4876
	1		1.8964	2.0631	1.7396		2.8108	3.2440	2.4178
10	0.1	8.1632	8.0901	7.5481	8.0174	12.9200	12.7234	11.3344	12.5287
	0.2		8.0182	7.6150	7.8747		12.5320	11.5045	12.1511
	0.3		7.9474	7.6822	7.7351		12.3456	11.6761	11.7867
	0.4		7.8777	7.7498	7.5984		12.1640	11.8493	11.4349
	0.5		7.8091	7.8178	7.4646		11.9870	12.0239	11.0953
	0.6		7.7415	7.8862	7.3336		11.8144	12.2001	10.7674
	0.7		7.6750	7.9549	7.2053		11.6462	12.3778	10.4506
	0.8		7.6096	8.0240	7.0797		11.4821	12.5570	10.1447
	0.9		7.5451	8.0934	6.9568		11.3220	12.7377	9.8490
	1		7.4816	8.1632	6.8364		11.1658	12.9200	9.5634