Perguntas com a marcação «econometrics»

Econometria é a aplicação de métodos estatísticos a dados econômicos para vários propósitos, como testar hipóteses, inferir relações causais e prever tendências futuras. Use esse tag apenas para perguntas relacionadas ao aspecto teórico de uma técnica econométrica.

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Maneira alternativa de derivar coeficientes de OLS
Em outra pergunta minha , um respondente usou a seguinte derivação do coeficiente de OLS: Temos um modelo: onde Z não é observado. Então temos: plimY= X1 1β+X2β2+ Zγ+ ε ,Y=X1β+X2β2+Zγ+ε, Y = X_1 \beta + X_2 \beta_2 + Z \gamma + \varepsilon, ZZZondeX ∗ 1 =M2X1eM2=[I-X2(X ′ 2 X2)-1X …



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Prevendo
Meu modelo estimado é 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} Estou pediu para encontrar um IC preditivo de 95% de confiança para a média de y0y0y_0 , quando x02=250x02=250x_{02}=250 , e x03=8x03=8x_{03}=8 . Devemos assumir que s2x0(XTX)−1xT0=0.000243952s2x0(XTX)−1x0T=0.000243952s^2 x_0(X^TX)^{-1}x_0^T=0.000243952 , onde x0=(250,8)x0=(250,8)x_0=(250,8) . Eu tenho uma solução de um ano anterior, que é assim: Eu …


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Forma reduzida de modelo econométrico, problema de identificação e teste
Procurando ajuda para entender o seguinte problema e como usar o formulário reduzido em econometria Considere um modelo para a saúde de um indivíduo: health=b0+(b1)age+(b2)weight+(b3)height+(b4)male+(b5)work+(b6)exercise+uhealth=b0+(b1)age+(b2)weight+(b3)height+(b4)male+(b5)work+(b6)exercise+uhealth = b_0 + (b_1)age + (b_2)weight + (b_3)height + (b_4)male + (b_5)work + (b_6)exercise + u suponha que todas as variáveis ​​na equação, com exceção …

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Métodos Comparativos de Análise Econométrica
Enquanto RIMS II , IMPLAN e Outros métodos regularmente desviam substancialmente uns dos outros nas respostas que eles produzem para questões analíticas, existe uma "banda" dentro dos resultados que devem ser considerados "mais precisos". Por exemplo, se o RIMS eo IMPLAN fornecerem um resultado quantitativo na ordem de xe um …

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Mais complexo que regressões simples e múltiplas?
Atualmente, estou em uma aula de Econometria que exige que escrevamos um trabalho de pesquisa que mostre nossas habilidades em regressão / modelagem. O que é um pouco mais complexo do que as regressões simples e múltiplas que posso aprender e utilizar em meu projeto de pesquisa? Percebo que o …



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Por que a cointegração é importante na prática?
Em uma das minhas aulas de econometria. Estou quase terminando um conjunto de problemas e atribuindo leituras em uma introdução à cointegração. Eu terminei essencialmente a atribuição, executei testes completos da dickey em alguns dados, relacionamentos estimados de cointegração e estimamos um modelo de correção de erros. Mas muitas vezes …

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O
O famoso artigo de Newey 94 sobre a convergência assintótica de estimadores semiparamétricos com um primeiro passo não paramétrico e um segundo passo paramétrico, http://www.jstor.org/stable/2951752 , estabelece que não importa a taxa de convergência dos estimadores. estimador não paramétrico específico, desde que um número de premissas de regularidade seja cumprido, …

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Simulando dados de macro / benchmark
Questão Existem alguns conjuntos de dados simulados que foram projetados especificamente para representar dados macroeconômicos? Em particular, existem tais conjuntos de dados que podem ser usados ​​em estudos de referência? fundo Para dar uma analogia, na otimização, pode-se estar interessado em avaliar a qualidade de um determinado algoritmo. Para fazer …

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Intervalo de previsão para
Vamos supor que temos regressão linear com a variável dependente . Como encontrar um intervalo de previsão para E ( y | X 0 ) ?ln(y)ln(y)ln(y)E(y|X0)E(y|X0)E(y|X_0) Se tivermos , há uma maneira para atingir P I ( E ( y | X 0 ) ) ?PI(E(ln(y)|X0))PI(E(ln(y)|X0))PI(E(ln(y)|X_0))PI(E(y|X0))PI(E(y|X0))PI(E(y|X_0)) Qualquer ajuda seria apreciada.

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Uma dúvida sobre as suposições do FIML
Na Econometria de Hayashi, página 529, ele afirma uma das suposições que precisamos para o estimador de FIML. Minha dúvida está na terceira linha do ponto 1). Ele diz que o vetor $ (y_ {t1}, ..., y_ {tM}, \ mathbf {z} _ {t1}, ..., \ mathbf {z} _ {t1}) $ …

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