Вопросы с тегом «econometrics»

Из эконометрики Фумио Хаяси (Гл. 1): Безусловная гомоскедастичность: Второй момент ошибки членов E (εᵢ²) постоянен по наблюдениям Функциональная форма E (εᵢ² | xi) постоянна по наблюдениям Условная гомоскедастичность: Снято ограничение, что второй момент слагаемых ошибки E (εᵢ²) постоянен по наблюдениям, снят Таким образом, условный второй момент E (εᵢ² | xi) …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Я пытаюсь сделать упорядоченную регрессию логита. Я управляю моделью вот так (просто глупая маленькая модель, оценивающая количество фирм на рынке по показателям дохода и населения). Мой вопрос о прогнозах. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Когда я запускаю прогнозирование (которое я пытаюсь использовать для получения прогнозируемого значения y), выходные значения равны …

12 r  econometrics  logit  ordered-logit 

Часто я вижу, что авторы оценивают модель «логарифмической разницы», например 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 Я согласен, что уместно соотносить с процентным изменением тогда как - это .y t log ( y t ) I ( 1 )ИксTxTx_tYTYTy_tжурнал( уT)журнал⁡(YT)\log (y_t)я( 1 )я(1)I(1) Но логарифмическая разница является …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

Как правильно указать разницу в модели различий с данными панели отдельных уровней? Вот установка: Предположим, что у меня есть данные панели индивидуального уровня, встроенные в города за несколько лет, и обработка варьируется в зависимости от года. Формально, пусть будет результатом для индивида в городе и года а будет фиктивной для …

11 econometrics  panel-data  fixed-effects-model  difference-in-difference 

Исследования событий широко распространены в экономике и финансах для определения влияния события на цену акций, но они почти всегда основаны на частых рассуждениях. Регрессия OLS - в течение отчетного периода, отличного от окна событий, - обычно используется для определения параметров, необходимых для моделирования нормальной доходности актива. Затем определяется статистическая значимость …

11 bayesian  econometrics  finance 

Мне интересно, как инструментальная переменная решает проблему смещения выбора в регрессии. Вот пример, который я пережевываю: В « Эконометрии в основном безвредных» авторы обсуждают регрессию IV, касающуюся военной службы и доходов в более позднем возрасте. Вопрос в том, увеличивает ли служба в армии или уменьшает будущую прибыль? Они исследуют этот …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

Если это дублирующий вопрос, пожалуйста, укажите правильный путь, но похожие вопросы, которые я нашел здесь, не были достаточно похожими. Предположим, я оцениваю модельY= α + βИкс+ тыY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u и найдите, что . Однако оказывается, что , и я подозреваю, что , и, в частности, что . …

11 r  regression  hypothesis-testing  econometrics 

У меня есть временной ряд данных с N = 14 счетчиками в каждый момент времени, и я хочу вычислить коэффициент Джини и стандартную ошибку для этой оценки в каждый момент времени. Поскольку у меня есть только N = 14 отсчетов в каждый момент времени, я продолжил вычисление дисперсии складного ножа, …

11 r  variance  econometrics  resampling  gini 

(довольно длинный пост, извините. Он включает в себя много дополнительной информации, поэтому не стесняйтесь переходить к вопросу внизу.) Введение: я работаю над проектом, в котором мы пытаемся определить влияние двоичной эндогенной переменной, , на непрерывный результат, . Мы придумали инструмент , который, по нашему убеждению, назначен случайным образом.x1x1x_1yyyz1z1z_1 Данные: сами …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

Я пересматриваю линейную регрессию. Учебник Грина гласит: Теперь, конечно, будут другие предположения о модели линейной регрессии, такие как . Это предположение в сочетании с предположением о линейности (которое в действительности определяет ) создает структуру модели.ϵЕ( ϵ | X) = 0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0εϵ\epsilon Однако само по себе предположение о линейности не создает никакой …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

Рассмотрим следующую модель множественной регрессии: Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Здесь YYY - вектор столбца n×1n×1n\times 1 ; Матрица XXX a n×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1) ; ββ\beta a (k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1 вектор-столбец; Матрица ZZZ a n×ln×ln\times l ; δδ\deltal×1l×1l\times 1 вектор - столбец; и UUU - член ошибки, вектор столбца n×1n×1n\times1 . ВОПРОС Мой преподаватель, учебник Введение …

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

Итак, у меня есть двоичная модель, где - скрытая ненаблюдаемая переменная, а - наблюдаемая. определяет а - мой инструмент. Так что короче модель есть. Так как условия ошибки не являются независимыми, Я использую модель IV-пробита.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 &=& \delta_{21} z_1 …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

Когда есть ошибка измерения в независимой переменной, я понял, что результаты будут смещены против 0. Когда зависимая переменная измерена с ошибкой, они говорят, что это просто влияет на стандартные ошибки, но это не имеет большого смысла для меня, потому что мы оценка влияния не на исходную переменную а на некоторую …

10 regression  econometrics  instrumental-variables 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion