«econometrics» 태그된 질문

10 년 동안 이탈리아의 한 대기업 직원에 대한 데이터를 보유하고 있으며 시간이 지남에 따라 남성과 여성의 소득 차이가 어떻게 변했는지보고 싶습니다. 이를 위해 풀링 된 OLS를 실행합니다. 연간 로그 이익이다는 개인과 시간 차이 공변량 포함 년 인형하고 있습니다 근로자가 남성이고, 그렇지 않으면 0 인 경우 중 하나에 해당합니다.yit=X′itβ+δmalei+∑t=110γtdt+εityit=Xit′β+δmalei+∑t=110γtdt+εit y_{it} = …

15 hypothesis-testing  estimation  econometrics  fixed-effects-model 

나는 내가 연구하지 않은 계량 경제학에서 프리쉬 우어 정리를 가르치기로되어있다. 나는 그 배후의 수학을 이해했으며 아이디어가 "여러 선형 모델에서 특정 계수에 대해 얻는 계수가 다른 회귀 변수의 영향을"제거 "하는 경우 단순 회귀 모형의 계수와 동일하기를 바랍니다. 이론적 아이디어는 멋지다. (내가 완전히 오해하면 정정을 환영합니다) 그러나 일부 고전적 / 실제적인 사용법이 …

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition 

이 질문은 매우 순진하지만, 계량 경제학을 가르치는 방식이 시계열 데이터와 패널 데이터 방법간에 차이가있을 경우 매우 혼란스러워합니다. 시계열과 관련하여 공분산 고정, AR, MA 등과 같은 주제를 다루었습니다. 패널 데이터와 관련하여 고정 효과 대 임의 효과 (보다 일반적으로 계층 적 모델), 차이 형식의 토론 만 보았습니다. 차이 등 이러한 주제는 어떤 …

14 time-series  econometrics  panel-data 

2 차원 공간에 점이 있다고 가정 하고 속성 y 에 대한 속성 의 영향을 측정하려고합니다 . 전형적인 선형 회귀 모델은 물론 y = X β + ϵ엑스엑스X와이와이yy=Xβ+ ϵy=엑스β+ϵy= X\beta + \epsilon 여기에는 두 가지 문제가 있습니다. 첫 번째는 항이 공간적으로 상관 될 수 있고 (독립적이고 동일한 오류 가정을 위반 함) …

14 econometrics  spatial 

금융 계량 경제학 연구에서는 매일의 데이터 형식을 취하는 재무 시계열 간의 관계를 조사하는 것이 매우 일반적 입니다. 변수는 종종 로그 차이를 취하여 으로 만들어집니다 . .LN ( P t ) - LN ( P t - 1 )나는( 0 )나는(0)I(0)ln( P티) − ln( Pt - 1)ln⁡(피티)−ln⁡(피티−1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) 그러나 일별 데이터는 매주 …

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

나는 빈번한 계량 경제학에 대한 확실한 이해를 가정하여 베이지안 계량 경제학에 대한 이론적으로 엄격한 교과서를 찾고있다. 답변 당 하나의 작품을 제안하여 추천 사항을 개별적으로 투표하거나 거절 할 수 있습니다.

14 bayesian  econometrics  references 

저는 미시 경제학 (특히 IV 또는 회귀 불연속 설계)에서 사용되는 인과 관계와 시계열 계량 경제학에서 사용되는 Granger 인과 관계를 이해합니다. 서로를 어떻게 관련 시키는가? 예를 들어, 패널 데이터에 사용되는 두 가지 접근법 (예 : , T = 20 ) 을 보았습니다 . 이와 관련하여 논문에 대한 언급은 인정 될 것이다.T …

14 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

계량 경제학에서 축소 된 형태의 의미는 무엇입니까? 또한 사람들은 "축소 된 양식 추정값을보고 싶습니다." 이것은 직장에서 던져졌으며 개별 설명과 Google 검색은 지나치게 기술적 인 것입니다. 간단한 예를 줄 수있는 사람을 바라고 있습니다.

14 regression  multiple-regression  econometrics 

최근에 나는 경제학 (나는 익숙하지 않은 분야)에 관한 몇 가지 논문을 읽어야했다. 내가 주목 한 한 가지는 응답 변수가 이진 일지라도 OLS를 사용하여 피팅 된 선형 회귀 모델은 어디에나 있다는 것입니다. 내 질문은 따라서 : 경제학 분야에서 로지스틱 회귀와 같이 왜 선형 회귀가 선호됩니까? 이것은 단순히 일반적인 관행입니까 아니면 적극적으로 …

13 regression  logistic  econometrics 

에서 경험 주의자의 동반자 : 대부분 무해 계량 경제학 (Angrist 및 Pischke, 2009 : 209 페이지) 나는 다음을 읽어 (...) 사실, 방금 식별 된 2SLS (단순한 Wald 추정기)는 거의 편향되지 않습니다 . 방금 식별 된 2SLS에 모멘트가 없기 때문에 공식적으로 표시하기가 어렵습니다 (즉, 샘플링 분포에 팻 테일이 있음). 그럼에도 불구하고, …

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

이것에 정말 충격. 견적 자 B가 일관되고 편향되는 예제 또는 상황을 정말로 원합니다.

13 mathematical-statistics  estimation  econometrics 

학계 경제학자들은 종종 인과 관계를 결정하는 데 관심이 있습니다. 내가 듣는 모든 민간 부문 통계 / 데이터 과학 직업은 단지 예측 모델만을 찾고있는 것 같습니다. 민간 부문 (또는 정부 일자리)에 인과 관계를 연구하는 일자리가 있습니까?

12 econometrics  causality  careers 

Wikipedia에서 Akaike 's Information Criterion (AIC)의 정의는 로 정의되며, 여기서 k 는 매개 변수의 수이고 log L 은 모형의 로그 우도입니다.I씨= 2 k - 2 로그엘AIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L 케이kk로그엘log⁡L\log L 그러나, 저명한 대학 상태에서 우리의 경제학 노트 그 I C = 로그 ( σ 2 ) …

12 econometrics  aic  arma  information-theory 

ARIMA (X)로 모델링하는 데 필요한 고정 시리즈에 대한 질문 / 혼란이 있습니다. 나는 이것을 추론 (interference)의 영향에 대해 더 많이 생각하고 있지만 예측 대 추론이 반응에 어떤 차이가 있는지 알고 싶다. 질문: 내가 읽은 모든 입문 자료는 시리즈가 고정되어 있어야한다는 말을 들었다. 이는 나에게 의미가 있고 그것이 arima의 "I"가 들어오는 …

12 time-series  econometrics  arima  inference 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(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