Da Econometrics , di Fumio Hayashi (Chpt 1): Homoskedasticity incondizionato: Il secondo momento dei termini di errore E (εᵢ²) è costante attraverso le osservazioni La forma funzionale E (εᵢ² | xi) è costante attraverso le osservazioni Homoskedasticity condizionale: Viene eliminata la restrizione secondo cui il secondo momento dei termini di …
Volevo capire meglio il test esatto del pescatore, quindi ho escogitato il seguente esempio di giocattolo, dove f e m corrispondono a maschio e femmina e n e y corrispondono a "consumo di soda" in questo modo: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Ovviamente, questa è …
Sto provando a fare una regressione logit ordinata. Sto gestendo il modello in questo modo (solo un piccolo modello stupido che stima il numero di imprese in un mercato da misure di reddito e popolazione). La mia domanda riguarda le previsioni. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Quando eseguo predict (che …
Spesso vedo gli autori stimare un modello di "differenza log", ad es log( yt) - registro( 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 Sono d'accordo che questo sia appropriato per relazione con una variazione percentuale in …
Qual è il modo corretto di specificare una differenza nel modello di differenza con i dati del pannello di livello individuale? Ecco l'impostazione: supponiamo che io abbia i dati del panel a livello individuale incorporati nelle città per più anni e il trattamento varia a livello di città-anno. Formalmente, sia …
Gli studi sugli eventi sono diffusi in economia e finanza per determinare l'effetto di un evento su un prezzo delle azioni, ma sono quasi sempre basati sul ragionamento frequentista. Una regressione OLS - in un periodo di riferimento distinto dalla finestra dell'evento - viene in genere utilizzata per determinare i …
Se questa è una domanda duplicata, ti preghiamo di indicare la strada giusta, ma le domande simili che ho trovato qui non sono state sufficientemente simili. Supponiamo di stimare il modelloY=α+βX+uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u e trova quello . Tuttavia, si scopre che e sospetto , e in particolare …
Mi chiedo come una variabile strumentale affronti il bias di selezione nella regressione. Ecco l'esempio che sto masticando: in Mostly Harmless Econometrics , gli autori discutono di una regressione IV relativa al servizio militare e ai guadagni più avanti nella vita. La domanda è: "Il servizio militare aumenta o diminuisce …
Ho una serie temporale di dati con conteggi N = 14 in ciascun punto temporale e desidero calcolare il coefficiente di Gini e un errore standard per questa stima in ogni punto temporale. Dato che ho solo N = 14 conteggi in ogni momento ho proceduto calcolando la varianza del …
(post abbastanza lungo, scusate. Include molte informazioni di base, quindi sentitevi liberi di saltare alla domanda in fondo.) Intro: sto lavorando a un progetto in cui stiamo cercando di identificare l'effetto di una variabile endogena binaria, , su un risultato continuo, y . Abbiamo creato uno strumento, z 1 , …
Sto rivedendo la regressione lineare. Il libro di testo di Greene afferma: Ora, naturalmente, ci saranno altre ipotesi sul modello di regressione lineare, come E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0 . Questa assunzione combinata con l'assunzione di linearità (che in effetti definisce ϵϵ\epsilon ), mette la struttura sul modello. Tuttavia, l'assunto di linearità di per …
Considera il seguente modello di regressione multipla:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Qui YYY è un vettore di colonna n×1n×1n\times 1 ; Matrice 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 colonna vettore; ZZZ a n×ln×ln\times l matrice; δδ\delta a l×1l×1l\times 1 colonna vettore; e UUU , il termine di errore, un vettore di …
Quindi ho un modello binario in cui è la variabile latente non osservata e l'osservato. determina e è quindi il mio strumento. Quindi in breve il modello è. Poiché i termini di errore non sono indipendenti ma, Uso un modello IV-probit.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 + …
Quando c'è un errore di misurazione nella variabile indipendente, ho capito che i risultati saranno distorti rispetto a 0. Quando la variabile dipendente viene misurata con errore, dicono che influenza solo gli errori standard, ma per me non ha molto senso perché siamo stimare l'effetto di non sulla variabile originale …
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
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