«econometrics» etiketlenmiş sorular

Gönderen Ekonometri Fumio Hayashi tarafından, (Chpt 1): Koşulsuz Homoskedasticity: Hata terimlerinin ikinci anı E (second²) gözlemler arasında sabittir Fonksiyonel form E (εᵢ² | xi) gözlemler boyunca sabittir Koşullu Homoskedastisite: E (εᵢ²) hata terimlerinin ikinci momentinin gözlemler boyunca sabit kalması kısıtlaması kaldırıldı Böylece koşullu ikinci moment E (εᵢ² | xi) xᵢ'ye …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

Balıkçı testini daha iyi anlamak istedim, bu yüzden f ve m erkek ve kadına karşılık gelen ve n ve y "soda tüketimine" karşılık gelen aşağıdaki oyuncak örneğini tasarladım: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Açıkçası, bu büyük bir basitleştirme, ama bağlamın önüne geçmesini istemedim. Burada sadece …

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 

Düzenli bir logit regresyonu yapmaya çalışıyorum. Modeli böyle çalıştırıyorum (sadece piyasadaki firma sayısını gelir ve nüfus ölçütlerinden tahmin eden aptal küçük bir model). Benim sorum tahminlerle ilgili. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Tahmin çalıştırdığımda (tahmin edilen y'yi almak için kullanmaya çalışıyorum), çıktılar 0, 3 veya 27'dir, bu da hiçbir şekilde …

12 r  econometrics  logit  ordered-logit 

Genellikle yazarların "günlük farkı" modelini tahmin ettiğini görüyorum, ör. 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 Bunu ilişkilendirmek uygun katılıyorum bir yüzde değişim ise olduğu .xtxtx_tytyty_tlog(yt)log⁡(yt)\log (y_t)I(1)I(1)I(1) Ancak log farkı yaklaşık bir değerdir ve log dönüşümü olmayan bir modeli de tahmin edebiliriz, ör. yt/yt−1−1=(yt−yt−1)/yt−1=α+βxtyt/yt−1−1=(yt−yt−1)/yt−1=α+βxty_t/y_{t-1} -1 = (y_t - …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

Bireysel seviye paneli verileriyle fark modelinde bir fark belirlemenin doğru yolu nedir? Kurulum: Birkaç yıl boyunca şehirlere gömülü bireysel düzey panel verilerim olduğunu ve tedavinin şehir yılı düzeyine göre değiştiğini varsayalım. Resmi olarak izin bireysel için sonucun şehir içinde ve yılı ve olsun müdahale etkilenen şehrin bir kukla olmak de …

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

Bir olayın hisse senedi fiyatı üzerindeki etkisini belirlemek için ekonomi ve finansta etkinlik çalışmaları yaygındır, ancak neredeyse her zaman sıkça akıl yürütmeye dayanır. OLS regresyonu - olay penceresinden farklı bir referans dönemi boyunca - genellikle bir varlığın normal getirisini modellemek için gerekli parametreleri belirlemek için kullanılır. Daha sonra , ile …

11 bayesian  econometrics  finance 

Bu yinelenen bir soru ise, lütfen doğru yolu gösterin, ancak burada bulduğum benzer sorular yeterince benzer değildi. Diyelim ki Y = α + β X + u modelini tahmin ediyorumY= α + βX+ uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u ve olduğunu bulun . Ancak, X = X 1 + X …

11 r  regression  hypothesis-testing  econometrics 

Bir enstrümantal değişkenin regresyondaki seçim yanlılığını nasıl ele aldığını merak ediyorum. İşte çiğnediğim örnek: Çoğunlukla Zararsız Ekonometride , yazarlar, askerlik hizmeti ve daha sonraki yaşamdaki kazançlarla ilgili bir IV regresyonunu tartışıyorlar. Soru, "Askerlikte hizmet etmek gelecekteki kazançları arttırıyor mu, azalıyor mu?" Bu soruyu Vietnam savaşı bağlamında araştırıyorlar. Askerlik hizmetinin rastgele …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

Her zaman noktasında N = 14 sayımı olan bir veri serisi var ve her zaman noktasında Gini katsayısını ve bu tahmin için standart bir hatayı hesaplamak istiyorum. Jackknife varyansını, yani hesaplayarak ilerlediğim her zaman noktasında sadece N = 14 sayım olduğundan Tomson Ogwang ' denklem 7'den ' Gini indeksini ve …

11 r  variance  econometrics  resampling  gini 

(oldukça uzun yazı, özür dilerim. Çok fazla arka plan bilgisi içerir, bu yüzden alttaki soruya atlamaktan çekinmeyin.) Giriş: İkili bir endojen değişkenin ( sürekli bir sonuç üzerindeki etkisini tanımlamaya çalıştığımız bir proje üzerinde çalışıyorum , . Rastgele olduğu gibi atandığına kesinlikle inandığımız bir araç geliştirdik .x1x1x_1yyyz1z1z_1 Veriler: Verilerin kendisi, 1000 …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

Doğrusal regresyonu gözden geçiriyorum. Greene'nin ders kitabı şöyle diyor: Şimdi, elbette, doğrusal regresyon modeli üzerinde gibi başka varsayımlar olacaktır E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0. Bu varsayım (aslında tanımlayan ϵϵ\epsilon) doğrusallık varsayımı ile birleştiğinde , yapıyı modelin üzerine yerleştirir. Bununla birlikte, doğrusallık varsayımı tek başına modelimize herhangi bir yapı , çünkü ϵϵϵ\epsilon tamamen keyfi olabilir. …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

Aşağıdaki çoklu regresyon modelini düşünün:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Burada , bir sütun vektörüdür; bir matrisi; a sütun vektörü; a matrisi; a sütun vektörü; ve , hata terimi, bir sütun vektörü.YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 SORU Öğretim görevlim, Ekonometriye Giriş ders kitabı , 3. baskı. James H. Stock ve Mark W. Watson, s. …

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

Bu nedenle, y∗1y1∗y_1^* gizli gözlemlenmemiş değişken olduğu ve in gözlendiği ikili bir modelim var . belirler ve böylece benim alettir. Kısacası model. Hata terimleri bağımsız olmadığından, 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 + \delta_{22}z_2 + v_2 = \textbf{z}\delta + v_2 …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

Bağımsız değişkente ölçüm hatası olduğunda, sonuçların 0'a karşı önyargılı olacağını anladım. Bağımlı değişken hata ile ölçüldüğünde, bunun sadece standart hataları etkilediğini söylüyor, ancak bu benim için çok anlamlı değil çünkü XXX orijinal değişkeni YYYüzerinde değil, başka bir YYY artı bir hata üzerindeki etkisini tahmin etmek . Peki bu tahminleri nasıl …

10 regression  econometrics  instrumental-variables 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

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