Table 3.

Simulation results of the estimated parameters: no outliers

r	T	Model	${\sigma }_1^2$		${\sigma }_{12}$		${\sigma }_2^2$
			Bias	SE	Bias	SE	Bias	SE
Variance-covariance matrix
0.2	100	VAR	0.004	0.149	0.013	0.110	0.030	0.128
		RVAR.L	0.043	0.208	0.016	0.148	0.063	0.180
		RVAR.M	0.036	0.159	0.009	0.110	0.066	0.141
	500	VAR	0.004	0.058	0.008	0.044	0.001	0.066
		RVAR.L	0.016	0.090	0.010	0.067	0.020	0.082
		RVAR.M	0.015	0.064	0.010	0.045	0.015	0.069
0.8	100	VAR	0.007	0.145	0.003	0.131	0.014	0.136
		RVAR.L	0.030	0.210	0.019	0.187	0.043	0.194
		RVAR.M	0.030	0.158	0.024	0.140	0.048	0.149
	500	VAR	0.008	0.059	0.008	0.055	0.005	0.063
		RVAR.L	0.021	0.087	0.020	0.077	0.023	0.081
		RVAR.M	0.019	0.064	0.018	0.058	0.019	0.066

r	T	Model	${\beta }_{11}$		${\beta }_{12}$		${\beta }_{21}$		${\beta }_{22}$
			Bias	SE	Bias	SE	Bias	SE	Bias	SE
Auto-regressive matrix
0.2	100	VAR	0.025	0.088	0.023	0.100	0.002	0.096	0.036	0.092
		RVAR.L	0.025	0.117	0.029	0.117	0.004	0.116	0.036	0.108
		RVAR.M	0.025	0.094	0.024	0.103	0.000	0.097	0.035	0.091
	500	VAR	0.006	0.033	0.005	0.037	0.008	0.038	0.017	0.037
		RVAR.L	0.007	0.036	0.005	0.040	0.008	0.042	0.017	0.041
		RVAR.M	0.007	0.033	0.005	0.037	0.008	0.039	0.016	0.037
0.8	100	VAR	0.012	0.175	0.034	0.187	0.008	0.182	0.049	0.186
		RVAR.L	0.006	0.221	0.041	0.224	0.016	0.221	0.055	0.220
		RVAR.M	0.011	0.181	0.035	0.192	0.010	0.183	0.050	0.187
	500	VAR	0.003	0.066	0.013	0.069	0.016	0.071	0.026	0.070
		RVAR.L	0.001	0.068	0.013	0.072	0.015	0.074	0.025	0.074
		RVAR.M	0.002	0.066	0.013	0.068	0.015	0.070	0.025	0.070

This table presents simulation results of the estimated parameters when no outliers are allowed. The models compared are the original VAR, RVAR.L and RVAR.M