Perguntas com a marcação «econometrics»

Tenho dados sobre os funcionários de uma grande empresa italiana há dez anos e gostaria de ver como a diferença de gênero nos ganhos entre homens e mulheres mudou ao longo do tempo. Para esse propósito, eu OLS agrupado: onde é o log de ganhos por ano, inclui covariáveis ​​que …

15 hypothesis-testing  estimation  econometrics  fixed-effects-model 

Devo ensinar o teorema de Frish Waugh em econometria, que não estudei. Entendi a matemática por trás disso e espero que a idéia também "o coeficiente obtido para um determinado coeficiente de um modelo linear múltiplo seja igual ao coeficiente do modelo de regressão simples se você" eliminar "a influência …

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition 

Essa pergunta pode ser muito ingênua, mas da maneira como sou ensinado econometria, fico muito confuso se houver uma diferença entre séries temporais e métodos de dados em painel. Em relação às séries temporais, abordei tópicos como covariância estacionária, AR, MA, etc. Em relação aos dados do painel, só vi …

14 time-series  econometrics  panel-data 

Na pesquisa em econometria financeira, é muito comum investigar relações entre séries temporais financeiras que assumem a forma de dados diários . A variável será feita com a diferença do log, por exemplo; .Eu( 0 )Eu(0 0)I(0)em( Pt) - ln( Pt - 1)em⁡(Pt)-em⁡(Pt-1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) No entanto, dados diários significam que há …

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

Vamos supor que temos pontos no espaço bidimensional e desejamos medir os efeitos dos atributos no atributo y . O modelo de regressão linear típico é obviamente y = X β + ϵXXXyyyy= Xβ+ ϵy=Xβ+ϵy= X\beta + \epsilon Há dois problemas aqui: o primeiro é que os termos podem ser …

14 econometrics  spatial 

Estou procurando um livro teoricamente rigoroso sobre econometria bayesiana, assumindo uma sólida compreensão da econometria freqüentista. Gostaria de sugerir um trabalho por resposta, para que as recomendações possam ser votadas para cima ou para baixo individualmente.

14 bayesian  econometrics  references 

Em econometria, o que se entende por forma reduzida? Além disso, o que as pessoas procuram quando dizem "Gostaria de ver as estimativas reduzidas de formulários". Isso foi discutido no trabalho e as explicações individuais e as pesquisas no Google são excessivamente técnicas. Esperando que alguém onde pudesse dar um …

14 regression  multiple-regression  econometrics 

Ultimamente, tive que ler vários artigos em economia (um campo com o qual não estou muito familiarizado). Uma coisa que eu notei é que, mesmo quando a variável de resposta é binária, os modelos de regressão linear ajustados usando OLS são onipresentes. Minha pergunta é, portanto: Por que a regressão …

13 regression  logistic  econometrics 

Entendo a causalidade usada na microeconomia (em particular o design de descontinuidade por IV ou regressão) e também a causalidade de Granger usada na econometria de séries temporais. Como me relaciono um com o outro? Por exemplo, eu vi as duas abordagens sendo usadas para dados em painel (digamos , …

13 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

Em Econometria na maior parte inofensiva: o companheiro de um empirista (Angrist e Pischke, 2009: página 209), li o seguinte: (...) De fato, o 2SLS recém-identificado (digamos, o estimador simples de Wald) é aproximadamente imparcial . Isso é difícil de mostrar formalmente porque o 2SLS recém-identificado não tem momentos (ou …

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

Realmente perplexo neste. Eu realmente gostaria de um exemplo ou situação em que um estimador B fosse consistente e tendencioso.

13 mathematical-statistics  estimation  econometrics 

Econométricos acadêmicos geralmente estão interessados ​​em determinar a causalidade. Parece que todos os trabalhos estatísticos / de ciência de dados do setor privado que ouço estão procurando apenas modelos preditivos. Existem empregos no setor privado (ou empregos no governo) que pesquisem a causalidade?

12 econometrics  causality  careers 

Na Wikipedia, existe uma definição do Critério de Informação de Akaike (AIC) como AIC=2k−2logLAIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L , onde kkk é o número de parâmetros e logLlog⁡L\log L é a probabilidade de log do modelo. No entanto, os nossos notas Econometria na universidade um estado bem respeitado …

12 econometrics  aic  arma  information-theory 

Tenho uma dúvida / confusão sobre séries estacionárias necessárias para modelagem com o ARIMA (X). Estou pensando nisso mais em termos de inferência (efeito de uma intervenção), mas gostaria de saber se previsão versus inferência faz alguma diferença na resposta. Questão: Todos os recursos introdutórios que li afirmam que a …

12 time-series  econometrics  arima  inference 

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …

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