«econometrics» 태그된 질문

에서 경제학 후미오 하야시에 의해, (Chpt 1) 무조건적인 동질성 : 오차항 E (εᵢ²)의 두 번째 모멘트는 관측치에서 일정합니다. 기능적 형태 E (εᵢ² | xi)는 관측에 걸쳐 일정합니다 조건부 동질성 : 관측치에서 오차 항 E (εᵢ²)의 두 번째 모멘트가 일정하다는 제한이 해제됩니다. 따라서 조건부 제 2 모멘트 E (εᵢ² | xi)는 …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

피셔의 정확한 테스트를 더 잘 이해하고 싶기 때문에 f와 m이 남성과 여성에 해당하고 n과 y가 "소다 소비"에 해당하는 다음 장난감 예제를 고안했습니다. > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 분명히 이것은 과감한 단순화이지만 컨텍스트가 방해되는 것을 원하지 않았습니다. 여기서 나는 남자들이 음료수를 마시지 않고 여자들은 음료수를 마시고 …

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 

정렬 된 로짓 회귀 분석을 시도하고 있습니다. 나는 모델을 그렇게 운영하고 있습니다 (소득 및 인구 측정에서 시장의 회사 수를 추정하는 바보 같은 작은 모델). 내 질문은 예측에 관한 것입니다. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) 예측을 실행하면 (예측 된 y를 얻는 데 사용하려고 함) 출력은 0, 3 또는 27이며, 계수에서 수동 …

12 r  econometrics  logit  ordered-logit 

저자들이 종종 "로그 차이"모델을 추정하는 것을 본다. 로그( y티) − 로그( yt - 1) = 로그( y티/ yt - 1) = α + β엑스티로그⁡(와이티)−로그⁡(와이티−1)=로그⁡(와이티/와이티−1)=α+β엑스티\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t 가 동안 를 의 백분율 변화 와 관련시키는 것이 적절하다는 데 동의합니다 .엑스티엑스티x_t와이티와이티y_t로그( y티)로그⁡(와이티)\log (y_t)나는( 1 )나는(1)I(1) 그러나 …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

개별 레벨 패널 데이터로 차이 모델의 차이를 지정하는 올바른 방법은 무엇입니까? 설정은 다음과 같습니다. 여러 해 동안 도시에 개별 수준의 패널 데이터가 포함되어 있으며 처리는 도시 수준에 따라 다르다고 가정하십시오. 공식적으로하자 개인에 대한 결과가 될 나는 도시 의 연도 t 와 D 의 t 에 대한 더미가 될 개입의 영향을 …

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

이벤트 연구는 이벤트가 주가에 미치는 영향을 결정하기 위해 경제 및 금융 분야에서 널리 퍼져 있지만 거의 항상 잦은 추론에 근거합니다. 이벤트 기간과 다른 기준 기간 동안의 OLS 회귀 분석은 일반적으로 자산의 정상 수익을 모델링하는 데 필요한 매개 변수를 결정하는 데 사용됩니다. 자산 i 에 대한 누적 비정상 수익률 ( ) …

11 bayesian  econometrics  finance 

중복 된 질문 인 경우 올바른 방법을 알려주십시오. 그러나 여기서 찾은 유사한 질문은 충분히 유사하지 않습니다. 모델 Y = α + β X + u를 추정한다고 가정합니다Y=α+βX+uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u 그리고 찾으십시오 . 그러나 X = X 1 + X 2 이며 ∂ Y / ∂ X 1 …

11 r  regression  hypothesis-testing  econometrics 

도구 변수가 회귀에서 선택 바이어스를 어떻게 처리하는지 궁금합니다. 내가 씹고있는 예는 다음과 같습니다. 대부분 무해한 계량 경제학 에서 저자들은 병역과 후기 소득에 관한 IV 회귀에 대해 논의합니다. 문제는 "군 복무는 미래의 수입을 늘리거나 줄입니까?"입니다. 그들은 베트남 전쟁의 맥락에서이 질문을 조사합니다. 나는 군복 무를 무작위로 배정 할 수 없으며 이것이 인과 …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

각 시점에서 N = 14 카운트의 시계열 데이터가 있으며 각 시점 에서이 추정치에 대한 Gini 계수 및 표준 오류를 계산하려고합니다. 각 시점에서 N = 14 카운트 만 있기 때문에 jackknife 분산을 계산하여 진행했습니다. 즉 톰슨 Ogwang의 식 (7)로부터표준 오차 '지니 인덱스와를 계산하는 편리한 방식'. 여기서G는(N,K는)요소없이 N 값 지니 계수K와 ˉ …

11 r  variance  econometrics  resampling  gini 

(정말 긴 글입니다. 죄송합니다. 배경 정보가 많이 포함되어 있으므로 하단의 질문으로 건너 뛰어도됩니다.) 소개 : 저는 이진 내생 변수 이 지속적인 결과 에 미치는 영향을 확인하려는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 우리는 임의로 할당 된 것으로 강력하게 믿고 있는 도구 .엑스1x1x_1와이yy지1z1z_1 데이터 : 데이터 자체는 약 34,000 개의 관측치가 1000 개 단위와 …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

선형 회귀를 수정하고 있습니다. Greene의 교과서는 다음과 같이 말합니다. 물론, 선형 회귀 모델에 대한 다른 가정이있을 것입니다 예 : . 이 가정은 선형성 가정 (실제로 정의 ) 과 결합 하여 모델에 구조를 적용합니다.ϵE(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0ϵϵ\epsilon 그러나 선형성 가정 자체만으로는 모델에 어떠한 구조도 적용하지 않습니다. 은 완전히 임의적 일 수 있기 때문 입니다. …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

다음 다중 회귀 모델을 고려하십시오.Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} 여기서 는 열 벡터이며; 행렬; a column vector; 행렬; 열 벡터; 그리고 오류 항인 는 열 벡터입니다.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 질문 제 강사, Econometrics 소개 교과서 제 3 판. James H. Stock 및 Mark W. Watson, p. 281 및 계량 경제학 : Honor …

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

따라서 는 잠복 관찰되지 않은 변수이고 이진 모델이 있습니다. 결정한다 과 따라서 내 기기입니다. 요컨대 모델이 있습니다. 오류 용어는 독립적이지 않지만 IV- 프로 빗 모델을 사용합니다.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 + \delta_{22}z_2 + v_2 = \textbf{z}\delta + v_2 \\ …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

독립 변수에 측정 오류가있는 경우 결과가 0에 대해 바이어스된다는 것을 이해했습니다. 종속 변수가 오류로 측정되면 표준 오류에만 영향을 미치지 만 이는 우리에게 의미가 없습니다. 원래 변수 아니라 다른 Y 와 오류 에 대한 의 영향 추정 . 그렇다면 어떻게 추정치에 영향을 미치지 않습니까? 이 경우 도구 변수를 사용하여이 문제를 제거 …

10 regression  econometrics  instrumental-variables 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

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