Statistiken und Big Data econometrics

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Bedingte Homoskedastizität vs. Heteroskedastizität

Aus der Ökonometrie von Fumio Hayashi (Kap. 1): Bedingungslose Homoskedastizität: Das zweite Moment der Fehlerterme E (εᵢ²) ist über die Beobachtungen hinweg konstant Die funktionelle Form E (εᵢ² | xi) ist über die Beobachtungen hinweg konstant Bedingte Homoskedastizität: Die Einschränkung, dass das zweite Moment der Fehlerterme E (εᵢ²) über die …

12 regression econometrics heteroscedasticity assumptions

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Vorhersage des geordneten Logits in R.

Ich versuche eine geordnete Logit-Regression durchzuführen. Ich führe das Modell so aus (nur ein dummes kleines Modell, das die Anzahl der Unternehmen auf einem Markt anhand von Einkommens- und Bevölkerungsmaßen schätzt). Meine Frage betrifft Vorhersagen. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Wenn ich "Vorhersagen" ausführe (mit denen ich versuche, das vorhergesagte …

12 r econometrics logit ordered-logit

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Unterschied in Unterschieden zu einzelnen Level-Panel-Daten

Was ist der richtige Weg, um einen Unterschied im Differenzmodell mit individuellen Level-Panel-Daten anzugeben? Hier ist das Setup: Angenommen, ich habe Panel-Daten auf Einzelebene, die seit mehreren Jahren in Städten eingebettet sind, und die Behandlung variiert je nach Stadtjahr. Formal lassen das Ergebnis für einzelne sein i in der Stadt …

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Die Ökonometrie eines Bayes'schen Ansatzes zur Methodik von Ereignisstudien

Ereignisstudien sind in Wirtschaft und Finanzen weit verbreitet, um die Auswirkung eines Ereignisses auf den Aktienkurs zu bestimmen. Sie basieren jedoch fast immer auf häufigen Überlegungen. Eine OLS-Regression - über einen vom Ereignisfenster verschiedenen Referenzzeitraum - wird normalerweise verwendet, um die Parameter zu bestimmen, die zur Modellierung der normalen Rendite …

11 bayesian econometrics finance

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Testen, ob zwei Regressionskoeffizienten signifikant unterschiedlich sind (idealerweise in R)

Wenn dies eine doppelte Frage ist, zeigen Sie bitte auf den richtigen Weg, aber die ähnlichen Fragen, die ich hier gefunden habe, waren nicht ausreichend ähnlich. Angenommen, ich schätze das Modell Y=α+βX+uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u und finde, dass . Es stellt sich jedoch heraus , dass X = …

11 r regression hypothesis-testing econometrics

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Wie adressieren instrumentelle Variablen die Auswahlverzerrung?

Ich frage mich, wie eine instrumentelle Variable die Auswahlverzerrung bei der Regression angeht. Hier ist das Beispiel, an dem ich kaue: In Mostly Harmless Econometrics diskutieren die Autoren eine IV-Regression in Bezug auf Militärdienst und Einkommen im späteren Leben. Die Frage ist: "Steigert oder verringert der Militärdienst die zukünftigen Einnahmen?" …

11 regression econometrics bias causality instrumental-variables

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Fisher's Exact Test und hypergeometrische Verteilung

Ich wollte den genauen Test des Fischers besser verstehen, deshalb habe ich das folgende Spielzeugbeispiel entwickelt, bei dem f und m männlich und weiblich und n und y dem "Sodakonsum" wie folgt entsprechen: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Dies ist natürlich eine drastische Vereinfachung, aber …

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Sind logarithmische Differenzzeitreihenmodelle besser als Wachstumsraten?

Oft sehe ich Autoren, die ein "Log-Differenz" -Modell schätzen, z log(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxtlog⁡(yt)−log⁡(yt−1)=log⁡(yt/yt−1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Ich bin einverstanden dies angemessen ist , in Beziehung auf eine prozentuale Änderung der während ist .xtxtx_tytyty_tlog(yt)log⁡(yt)\log (y_t)I(1)I(1)I(1) Aber der logarithmische Unterschied ist eine Annäherung, und es scheint, dass man ein …

11 time-series forecasting data-transformation econometrics logarithm

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Gini-Koeffizient und Fehlergrenzen

Ich habe zu jedem Zeitpunkt eine Zeitreihe von Daten mit N = 14 Zählungen und möchte den Gini-Koeffizienten und einen Standardfehler für diese Schätzung zu jedem Zeitpunkt berechnen. Da ich zu jedem Zeitpunkt nur N = 14 Zählungen habe, berechnete ich die Jackknife-Varianz, dh aus Gleichung 7 von Tomson Ogwang …

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Wie interpretiert man den Koeffizienten der zweiten Stufe in der Regression instrumenteller Variablen mit einem binären Instrument und einer binären endogenen Variablen?

(Ein ziemlich langer Beitrag, sorry. Er enthält viele Hintergrundinformationen. Sie können also gerne zur Frage unten springen.) Intro: Ich arbeite an einem Projekt, in dem wir versuchen, die Auswirkung einer binären endogenen Variablen auf ein kontinuierliches Ergebnis zu identifizieren . Wir haben uns ein Instrument , , von dem wir …

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Ist die Linearitätsannahme in der linearen Regression nur eine Definition von ?

Ich überarbeite die lineare Regression. Das Lehrbuch von Greene besagt: Nun wird es natürlich andere Annahmen zum linearen Regressionsmodell geben, wie beispielsweise . Diese Annahme kombiniert mit der Linearitätsannahme (die tatsächlich definiert ) strukturiert das Modell.E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0ϵϵ\epsilon Die Linearitätsannahme an sich stellt jedoch keine Struktur auf unser Modell, da völlig willkürlich …

10 econometrics linear-model assumptions causality definition

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Bedingte mittlere Unabhängigkeit impliziert Unvoreingenommenheit und Konsistenz des OLS-Schätzers

Betrachten Sie das folgende multiple Regressionsmodell: Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Hier ist YYY ein n×1n×1n\times 1 Spaltenvektor; XXX a n×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1) Matrix; ββ\beta a (k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1 Spaltenvektor; ZZZ a n×ln×ln\times l Matrix; δδ\delta a l×1l×1l\times 1 Spaltenvektor; und UUU , der Fehlerterm, ein n×1n×1n\times1 Spaltenvektor. FRAGE Mein Dozent, das Lehrbuch Einführung in die …

10 regression multiple-regression econometrics least-squares nonlinear-regression

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Ableiten der Wahrscheinlichkeitsfunktion für IV-Probit

Ich habe also ein binäres Modell, bei dem die latente unbeobachtete Variable und die beobachtete ist. bestimmt und ist somit mein Instrument. Kurz gesagt, das Modell ist. Da die Fehlerterme nicht unabhängig sind, aber Ich verwende ein IV-Probit-Modell.y∗1y1∗y_1^*y1∈{0,1}y1∈{0,1}y_1 \in \{0,1\}y2y2y_2y1y1y_1z2z2z_2y∗1y2y1===δ1z1+α1y2+u1δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v21[y∗>0]y1∗=δ1z1+α1y2+u1y2=δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v2y1=1[y∗>0]\begin{eqnarray} y_1^*&=& \delta_1 z_1 + \alpha_1 y_2 + u_1 \\ y_2 …

10 maximum-likelihood econometrics probit

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Warum verzerrt kein Messfehler in der abhängigen Variablen die Ergebnisse?

Wenn es einen Messfehler in der unabhängigen Variablen gibt, habe ich verstanden, dass die Ergebnisse gegen 0 verzerrt werden. Wenn die abhängige Variable mit einem Fehler gemessen wird, sagen sie, dass sie nur die Standardfehler beeinflusst, aber das macht für mich nicht viel Sinn, weil wir es sind Schätzen der …

10 regression econometrics instrumental-variables

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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?

Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …

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Als «econometrics» getaggte Fragen