Perguntas com a marcação «econometrics»

From Econometrics , by Fumio Hayashi (Chpt 1): Homoscedasticidade incondicional: O segundo momento dos termos de erro E (εᵢ²) é constante nas observações A forma funcional E (εᵢ² | xi) é constante nas observações Homoscedasticidade condicional: A restrição de que o segundo momento dos termos de erro E (εᵢ²) é …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

Queria entender melhor o teste exato de Fisher, então inventei o seguinte exemplo de brinquedo, em que f e m correspondem a homens e mulheres e n e y correspondem a "consumo de refrigerante" como este: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, isso é uma …

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 

Estou tentando fazer uma regressão logit ordenada. Estou executando o modelo assim (apenas um pequeno modelo burro que estima o número de empresas em um mercado a partir de medidas de renda e população). Minha pergunta é sobre previsões. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Quando executo o prognóstico (que estou …

12 r  econometrics  logit  ordered-logit 

Muitas vezes, vejo autores estimarem um modelo de "diferença de log", por exemplo log(yt)−log(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 Concordo que é apropriado relacionar a uma alteração percentual em y t enquanto log ( y t ) é I ( 1 ) .xtxtx_tytyty_tlog(yt)log⁡(yt)\log (y_t)I(1)I(1)I(1) Mas a diferença …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

Qual é a maneira correta de especificar uma diferença no modelo de diferença com os dados do painel no nível individual? Aqui está a configuração: Suponha que eu tenha dados de painel em nível individual incorporados nas cidades por vários anos e o tratamento varie no nível do ano da …

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

Os estudos de eventos são difundidos em economia e finanças para determinar o efeito de um evento no preço das ações, mas quase sempre são baseados no raciocínio freqüentista. Uma regressão OLS - durante um período de referência distinto da janela de eventos - é geralmente usada para determinar os …

11 bayesian  econometrics  finance 

Se for uma pergunta duplicada, aponte para o caminho certo, mas as perguntas semelhantes que encontrei aqui não foram suficientemente semelhantes. Suponha que eu estime o modeloY=α+βX+uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u e encontre esse . No entanto, verifica-se que , e eu suspeito e, em particular, que . Portanto, …

11 r  regression  hypothesis-testing  econometrics 

Eu estou querendo saber como uma variável instrumental aborda o viés de seleção na regressão. Aqui está o exemplo que eu estou discutindo : Na Econometria Principalmente Inofensiva , os autores discutem uma regressão IV relacionada ao serviço militar e ganhos mais tarde na vida. A pergunta é: "O serviço …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

Eu tenho uma série temporal de dados com N = 14 contagens em cada ponto do tempo e quero calcular o coeficiente de Gini e um erro padrão para essa estimativa em cada ponto do tempo. Como tenho apenas N = 14 contagens em cada momento, procedi calculando a variação …

11 r  variance  econometrics  resampling  gini 

(postagem bastante longa, desculpe. Inclui muitas informações de plano de fundo, fique à vontade para pular para a pergunta na parte inferior.) Introdução: Estou trabalhando em um projeto em que estamos tentando identificar o efeito de uma variável endógena binária, , em um resultado contínuo, . Criamos um instrumento, , …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

Estou revisando a regressão linear. O livro de Greene declara: Agora, é claro que haverá outras suposições no modelo de regressão linear, como E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0 . Essa suposição combinada com a suposição de linearidade (que na verdade define ϵϵ\epsilon ) coloca a estrutura no modelo. No entanto, a suposição de linearidade …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

Considere o seguinte modelo de regressão múltipla:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Aqui é um vetor n \ vezes 1 coluna; Matriz X a n \ times (k + 1) ; \ beta a (k + 1) \ vezes 1 vetor de coluna; Z a n \ vezes l matriz; \ delta a l \ …

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

Então, eu tenho um modelo binário em que é a variável não observada latente e o observado. determina e é, portanto, o meu instrumento. Então, em suma, o modelo é. Como os termos do erro não são independentes, mas y 1 ∈ { 0 , 1 } y 2 y …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

Quando há erro de medição na variável independente, entendi que os resultados serão enviesados ​​contra 0. Quando a variável dependente é medida com erro, eles dizem que apenas afeta os erros padrão, mas isso não faz muito sentido para mim, porque estamos estimar o efeito de não na variável original …

10 regression  econometrics  instrumental-variables 

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …

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