Вопросы с тегом «econometrics»

У меня есть данные о сотрудниках крупной итальянской фирмы за десять лет, и я хотел бы увидеть, как гендерный разрыв в заработках мужчин и женщин менялся с течением времени. Для этого я запускаю объединенные OLS: где - это логарифм за год, X_ {это} включает ковариаты, которые различаются по индивидам и …

15 hypothesis-testing  estimation  econometrics  fixed-effects-model 

Я должен преподавать теорему Фриша Во в эконометрике, которую я не изучал. Я понял математику, стоящую за этим, и я надеюсь, что идея «коэффициент, который вы получаете для определенного коэффициента из множественной линейной модели, равен коэффициенту простой регрессионной модели, если вы« исключаете »влияние других регрессоров». Так что теоретическая идея довольно …

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition 

Этот вопрос может быть очень наивным, но то, как меня учат эконометрике, меня очень смущает, если есть разница между временными рядами и методом панельных данных. Что касается временных рядов, я рассмотрел такие темы, как стационарная ковариация, AR, MA и т. Д. Что касается данных панели, я видел дискуссии только в …

14 time-series  econometrics  panel-data 

Давайте предположим, что у нас есть точки в двумерном пространстве, и мы хотим измерить влияние атрибутов на атрибут y . Типичная модель линейной регрессии, конечно, y = X β + ϵИксИксXYYyY= Хβ+ ϵYзнак равноИксβ+εy= X\beta + \epsilon Есть две проблемы здесь: во - первых, что & термины могут быть пространственно …

14 econometrics  spatial 

В исследованиях финансовой эконометрики очень часто исследуют отношения между финансовыми временными рядами, которые принимают форму ежедневных данных . Переменная будет часто иметь значение , например, беря разницу в логах; ln ( P t ) - ln ( P t - 1 ) .I(0)I(0)I(0)ln(Pt)−ln(Pт -1)ln⁡(PT)-пер⁡(пT-1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) Однако ежедневные данные означают, что каждую …

14 time-series  econometrics  finance  macroeconomics  unevenly-spaced-time-series 

Я ищу теоретически строгий учебник по байесовской эконометрике, предполагающий глубокое понимание экономистической эконометрики. Я хотел бы предложить одну работу за ответ, чтобы рекомендации могли быть оценены по отдельности.

14 bayesian  econometrics  references 

В эконометрике, что подразумевается под сокращенной формой? Кроме того, что люди ищут, когда говорят: «Я хотел бы видеть сокращенные оценки формы». Это было распространено на работе, а отдельные объяснения и поиски в Google носят слишком технический характер. Надеюсь, что кто-то может привести простой пример.

14 regression  multiple-regression  econometrics 

В последнее время мне пришлось читать несколько статей по экономике (область, с которой я не слишком знаком). Одна вещь, которую я заметил, это то, что даже когда переменная отклика является двоичной, модели линейной регрессии, использующие OLS, повсеместны. Поэтому мой вопрос: Почему линейная регрессия предпочтительнее, например, логистической регрессии в области экономики? …

13 regression  logistic  econometrics 

Я понимаю причинно-следственную связь, используемую в микроэкономике (в частности, в IV или при расчете разрыва регрессии), а также причинность Грейнджера, используемую в эконометрике временных рядов. Как мне связать одно с другим? Например, я видел, как оба подхода использовались для данных панели (скажем, , T = 20 ). Любая ссылка на …

13 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

В книге « В основном безвредная эконометрика: спутник эмпирика» (Angrist and Pischke, 2009: стр. 209) я прочитал следующее: (...) На самом деле, только что идентифицированный 2SLS (скажем, простой оценщик Вальда) примерно беспристрастен . Это трудно показать формально, потому что только что идентифицированный 2SLS не имеет моментов (то есть, распределение выборки …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

Действительно озадачен этим. Мне бы очень хотелось, чтобы пример или ситуация, когда оценка B была бы последовательной и предвзятой.

13 mathematical-statistics  estimation  econometrics 

Академические эконометрики часто заинтересованы в определении причинности. Похоже, что все работы в частном секторе, связанные со статистикой / наукой о данных, о которых я слышал, - это поиск только прогнозных моделей. Есть ли какие-либо рабочие места в частном секторе (или правительственные рабочие места), которые исследуют причинно-следственную связь?

12 econometrics  causality  careers 

Из Википедии есть определение информационного критерия Акаике (AIC) как , где - число параметров, а \ log L - логарифмическая вероятность модели.k log LAIC=2k−2logLAIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L kkkжурналLlog⁡L\log L Тем не менее, наша эконометрика отмечает в уважаемом университете, что А яС= журнал( σ^2) + 2 ⋅ кTAIC=log⁡(σ^2)+2⋅kT …

12 econometrics  aic  arma  information-theory 

У меня вопрос / путаница в отношении стационарных рядов, необходимых для моделирования с помощью ARIMA (X). Я думаю об этом больше с точки зрения логического вывода (эффекта вмешательства), но хотел бы знать, если прогнозирование против логического вывода имеет какое-либо значение в ответе. Вопрос: Все вводные материалы, которые я прочитал, утверждают, …

12 time-series  econometrics  arima  inference 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf