«econometrics» 태그된 질문

계량 경제학 (Econometrics)은 가설 검정, 인과 관계 유추 및 미래 추세 예측과 같은 다양한 목적으로 경제 데이터에 통계적 방법을 적용하는 것입니다. 계량 경제 기법의 이론적 측면과 관련된 질문에만이 태그를 사용하십시오.

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OLS 계수를 도출하는 대체 방법
에서는 내 다른 질문 , 회답 OLS 계수는 다음 유도를 사용했을 우리는 모델을 가지고 : 여기서 관측이다. 그렇다면 우리가 : 여기서 및 .와이=엑스1β+엑스2β2+ Zγ+ ε ,와이=엑스1β+엑스2β2+지γ+ε, Y = X_1 \beta + X_2 \beta_2 + Z \gamma + \varepsilon, Z지Zplimβ^1=β1+γCov(X∗1,Z)Var(X∗1)=β1,흘리다β^1=β1+γ씨영형V(엑스1※,지)Vㅏ아르 자형(엑스1※)=β1,\text{plim}\, \hat \beta_{1} = \beta_1 + \gamma \frac{Cov(X_1^*, Z)}{Var(X_1^*)} = \beta_1, …
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회귀 불연속성 질문
"처리"에 명확한 정렬 규칙이있는 회귀 불연속 설계 (RD)를 고려하고 있습니다 (임계 값 이하, 임계 값보다 높으면 임계 값보다 높음). 내가 고려하고있는 결과는 당신이 다음 해 벌금을 부과하는 것입니다. 1) 벌금이없는 상태로 유지, 2) 벌금이 부과되지 않은 벌금, 벌금이 부과 된 벌금, 3) 전년도보다 벌금이 부과 된 벌금, 또는 4) 이전보다 …
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예측
내 예상 모델은 ln^(yt)=9.873−0.472ln(xt2)−0.01xt3ln^(yt)=9.873−0.472ln⁡(xt2)−0.01xt3\hat \ln(y_t)=9.873-0.472\ln(x_{t2})-0.01x_{t3} 및 일 때 평균에 대한 95 % 신뢰도에서 예측 CI를 찾아야합니다 . 우리가 생각하는 것 여기서 .y0y0y_0x02=250x02=250x_{02}=250x03=8x03=8x_{03}=8s2x0(XTX)−1xT0=0.000243952s2x0(XTX)−1x0T=0.000243952s^2 x_0(X^TX)^{-1}x_0^T=0.000243952x0=(250,8)x0=(250,8)x_0=(250,8) 전년도의 해결책이 있습니다. 나는 형태의 CI 찾을 수 있습니다 , 여기서 는 분포의 상한 사 분위 및 입니다. 이것은 나에게 준다 .CI(E[ln(y0)|x0])=[ln^(yt)−tα/2sE,ln^(yt)+tα/2sE]CI(E[ln(y0)|x0])=[ln^(yt)−tα/2sE,ln^(yt)+tα/2sE]\text{CI}(E[ln(y_0)|x_0])=\left[\hat\ln(y_t)-t_{\alpha/2}s_E,\hat \ln(y_t)+t_{\alpha/2}s_E\right]tttα/2α/2\alpha/2t(n−k)t(n−k)t(n-k)sE=0.000243952−−−−−−−−−−√sE=0.000243952s_E=\sqrt{0.000243952}[7.1563,7.2175][7.1563,7.2175][7.1563,7.2175] 그런 다음 저자는 합니다.CI(E[y0|x0])=[e7.1563,e7.2175]=[1282.158,1363.077]CI(E[y0|x0])=[e7.1563,e7.2175]=[1282.158,1363.077]\text{CI}(E[y_0|x_0])=[e^{7.1563},e^{7.2175}]=[1282.158,1363.077] …
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도구 변수 대 제어 기능 : 내 생성을 다루는 접근법과 이유는 무엇입니까?
여기에 누군가가 내 생성을 다루는 IV와 제어 기능 접근법의 차이점을 요약 할 수 있는지 궁금합니다. 내 생성은 보통 2SLS 또는 IV 접근법을 사용하여 해결되며 제어 기능 접근법을 간단히 연구 한 결과 2SLS 및 IV 접근법이 제공하지 않는 CF 접근법이 무엇을 제공하는지 확신 할 수 없습니다. 아무도 내가 여기서 명확하게 도와 …
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절약형 모델, 식별 문제 및 테스트의 축소 된 형태
다음 문제를 이해하고 계량 경제학에서 축소 된 양식을 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이되는 몇 가지 도움이 필요합니다 개인의 건강에 대한 모델을 고려하십시오 : h e a l t h =비0+ (비1) ge + (비2) w e i gh t + (비삼) H 예 I gh t + (비4) m a …
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트랜스 로그 생산 기능 도출
나는 다음과 같이 정의 된 트랜스 로그 생산 함수를 도출하는 데 어려움을 겪고있다. lny=α0+∑i=1nαilnxi+12∑i=1n∑j=1n βijlnxilnxjln⁡y=α0+∑i=1nαiln⁡xi+12∑i=1n∑j=1n βijln⁡xiln⁡xj\ln y=\alpha_0+\sum_{i=1}^n\alpha_i \ln x_i+\frac{1}{2}\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n\ \beta_{ij}\ln x_i\ln x_j 로그 로그 생성 기능으로 시작한다는 것을 알고 있습니다. lny=α0+∑i=1nαilnxiln⁡y=α0+∑i=1nαiln⁡xi\ln y=\alpha_0+\sum_{i=1}^n\alpha_i\ln x_i 내가 기억하는 것의 다음 단계는 점을 중심 으로이 함수의 테일러 시리즈를 취하는 것 입니다. 이것이 문제인 이유는 …
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주택 공급 탄력성 : 외부 주택 가격 변동에 대한 대리
미안 및 수피 (2014 년) 말 우리는 개인 및 우편 번호 수준의 데이터를 사용하고 주택 가격 상승의 단면적 변동을 활용하여 주택 가치 상승이 대출 및 지출에 미치는 영향을 추정합니다. 우리는 CBSA의 Saiz (2010) 주택 공급 탄력성을 주택 가격 상승을위한 도구로 사용하고 주택 가격 상승이 차입 및 지출에 미치는 이질적인 영향에 …
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대표 샘플링 문제
궁금합니다. 실험적이지 않은 분석을 위해 큰 데이터 집합의 하위 샘플을 만들 때마다 무작위 샘플링이 아닌 대표 샘플링을 사용하여 발생하는 문제는 정확히 무엇입니까? 또한, 실험이 아닌 분석에 대해 균형 잡힌 비교 그룹을 만들려고 할 때마다 성향 스코어 매칭이 얼마나 효과적입니까?
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안정적인 가우스 VAR
«여러 시계열에 대한 새로운 소개», 페이지 90에는 안정적인 가우스 VAR 프로세스 의 ML 추정기에 대한 다음 공식이 있습니다.(p)(p)(p) 여기서 .α~=vec(A~1,...,A~p)α~=vec(A~1,...,A~p)\tilde \alpha = vec(\tilde A_1,...,\tilde A_p) α~α~\tilde \alphaμ~μ~\tilde \muμ~μ~\tilde \muα~α~\tilde \alpha 이 질문을 CV에 게시 했지만 답변을 얻지 못했습니다. 도움을 주시면 감사하겠습니다.
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비율 인 종속 변수에 대한 가능한 회귀 모델
나는 응용 계량 경제학 논문을 쓰고있다. 종속 변수는 60 개국에서 실시 된 설문 조사 질문에 대해 긍정적 인 답변을 한 사람들의 비율입니다. 하나의 가능한 모델은 비례 종속 변수에 대한 베타 회귀 모델입니다. 비례 종속 변수 회귀 분석에 적합한 다른 방법은 무엇입니까?
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고정 효과 추정기의 직관
패널 모델의 고정 효과 추정기 (예 : 개인, , 년, t )는 각 i에 대한 더미를 포함 하거나 시간이 중요한 데이터에서 OLS를 실행 하는 것으로 이해 될 수 있음을 이해합니다 . 내 질문은 FE 모델 (즉, 추정기 내)의 추정치가 각 개인에 대해 개별적으로 OLS를 실행 한 추정치의 평균과 같은지 여부입니다. …
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특정 손실 함수의 결과
그래서 회귀 결과에 대한 다양한 손실 함수의 결과, 즉 조건부 중앙값을 제공하는 L1 규범 및 조건부 평균을 제공하는 L2 규범에 대해 읽었습니다. 모든 관측치 에서 의 합계를 최소화하면 어떻게됩니까 ? y! = 0이 없으면 표준 OLS 결과와 매우 유사한 Monte Carlo 결과를 얻습니다.(y^y−1)2(y^y−1)2\left(\frac{\hat{y}}{y}-1 \right)^2 나는 시계열 숙제를해야하지만 대신 어리둥절 해하고 …
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