タグ付けされた質問 「econometrics」

構造推定のための多くの定義を聞いたことがあります。しかし、それは私には完全に明確に見えませんでした。ある人が「縮小フォーム」推定と呼ぶものを、実際には構造推定と呼ぶべきだと聞いたことがあります。申し訳ありませんが、説明する例はありませんが、誰かが明確にできるかどうか、できれば論文や他の情報源へのリンクで疑問に思っていました。縮小フォーム推定と比較した構造推定とは何ですか？潜在的な結果のフレームワークは構造方程式としてカウントされますか？

40 econometrics  structural-estimation  reduced-form-estimation 

私は政治経済学で働いており、多くのモデルには人口、不平等、植民地時代の遺産などの「無実の」制御変数が含まれているため、著者は関心のある独立変数に偏りがないと主張できます。 しかし、これらの制御変数のいずれかがいくつかの省略された変数に内在している場合、これはすべての独立変数の不偏性を汚染しませんか？ それが本当なら、私たちは何ができますか？これらの制御変数を除外すると、変数バイアス自体が省略されます。それらを含めると、モデル内のすべてを汚染します。 例：研究者は暴力に不等式リードを知りたい、と彼はいくつかのコントロール： いることを見て不平等はおそらく内因性であることを（あります省略された変数の利他主義のレベルのため）、彼はInequalityの道具変数を見つけようとします。しかし、成長と発達も内生的（つまり、利他主義のレベルと相関している）ではないでしょうか？Violence=Inequality+Growth+Development+ϵViolence=Inequality+Growth+Development+ϵ\begin{equation} Violence = Inequality + Growth + Development + \epsilon \end{equation} この例は馬鹿げているように見えるかもしれませんが、私の論点は政治経済/開発作業にあり、LHSに含まれる多くの変数が内生的であると思うので、非常に多くの要因があります（まだ省略されています）。しかし、多くの場合、研究者は自分のペットの独立変数のみの楽器を探します。

13 econometrics  political-economy  identification  regression 

私は収入と社会的流動性に興味があります。Pikettyの研究は、長期間にわたる収入の分布を扱っていることを理解しています。また、米国での収入と社会的流動性に関する ChettyとSaezの研究もいくつか見ました。ChettyとSaezが使用するデータは何ですか？他にどのようなデータが利用できる可能性があり、どのくらい前に戻りますか 誰が最も遠い過去のデータを見つけることができるかを見るといいでしょう。（また、データは必ずしも米国のデータである必要はありません。）

13 econometrics  inequality  data-request 

数ヶ月前、私はこの組織で実習しました。そして、去るプレゼントとして、私は先週を、休みの時間に関係なく、教師の給料に影響する要因を調査することにしました。私が教師の給料で遭遇した問題の1つは、特定の州の分布が歪んでいたことです。私は賃金スペクトルの下限に固執する多くの観察をしました。比較可能な賃金指数を従属変数（教師の賃金）に組み込むことでこれを解決しようとしましたが、見つかった結果は私のプロジェクトの範囲では完全に時代遅れでした。代わりに、従属変数をログに記録することにしました。賃金が正規分布になり、ヒストグラムで完璧に見えたので、これは良かったです。テストを開始すると、最後の独立変数である固定資産税の申告書が残されました。私の標準的な賃金の問題は、私の固定資産税申告の観察でも明らかでした。スペクトルの下限に向かって、固定資産税の申告番号に大きな偏りがありました。そのため、この変数もログに記録しましたが、それでも帰無仮説検定に合格しました。 これが正確に正しいかどうかはわかりませんが、ログに記録された変数の変更を別のログに記録された変数と比較すると、弾力性が得られました。これが正しいと仮定すると、私の回帰式（LogWages = B0 + B1（LogPropertyTaxReturns）のようなもの）は、2つの変数間の弾力性を示しています。しかし、これは意味がありますか？私の目標が、私の州の任意の郡で教師の給与に最も影響を与える変数を確認することであった場合、2つの変数間の弾力性を示すことは役に立ちますか？私たちは、生活水準を上げるために、最低の教師の給料で郡を高く上げたいと思っていますが、私が結論を下す回帰式は無意味であるという実際の観察から遠く離れていると推測しています。 編集：私の大きな懸念の1つは、関係を示すために非線形モデルを使用すべきだったということです。この線形回帰で従属変数と独立変数の両方を協調させることは、何らかの形で誤解を招くと感じています。

13 econometrics  elasticity  wages 

単純な線形回帰では、2つの変数間の相関関係のみが示されます。因果関係を確立するために、一般的に教えられている2つの方法はIV回帰と自然実験です。因果関係を確立するために人々が使用する他の方法は何ですか？

12 econometrics  identification 

今週は、一部の価格が上昇しているというニュースがありました。腐敗が多い一部の国では、価格も高いと聞きました。因果関係があるのか​​、それとも両方だけなのか。主張が真実である場合、サポートする資料を見つけることは興味深いでしょう。エネルギーの価格レベルを比較したり、経済の腐敗レベル（賄ing、闇市場、規制されていない市場）が価格に影響するかどうかをテストするなどの研究はありますか？

11 econometrics  markets  effective-price 

研究労働者が稼ぐ1ドルごとに経済は 5 ドルほど良くなり、金融労働者が1ドル稼ぐごとに経済は 0.60 ドルかかる ですから、Reddit Economicsは昨日、上記の主張を主張し、後に撤回しました。そして、計量経済学の分野では、職業が国民経済にどのように影響するかについてのガイドラインはあるのでしょうか。 RIMS IIおよび同様のシステムはすべて地域経済に焦点を当てており、予想される支出パターンに大きく左右されたため、結果的には需要側の方程式に焦点を当てました。 生産性または供給に基づくGDPに同等の概念はありますか？NAICS / SICコードまたはその他の産業指定で分類された労働者の生産性（現在および過去の米国の労働者に集約されていることを知っています）のように？ 次のように、この測定値を時間と国で比較する比較研究はありますか？（IEメキシコの自動車メーカーの生産は、NAFTA後、日本の電子メーカーと比較して約1980年）。

11 macroeconomics  econometrics 

次の方法でモデル化/構築された確率的プロセスを見てきました。 確率空間考えてみましょうしてみましょうSは、（測定可能）変換可能S：Ω → Ωを 、我々はサンプルポイントの進化モデル化するために使用することをωを時間をかけて。また、XをランダムベクトルXとします：Ω → R n。次に、確率過程{ X T：T = 0 、1 、。。。}（Ω 、F、Pr ）(Ω,F,Pr)(\Omega, \mathcal F, Pr)SS\mathbb SS:Ω→ΩS:Ω→Ω\mathbb S: \Omega \rightarrow \Omegaωω\omegaXXXX:Ω→RnX:Ω→RnX: \Omega \rightarrow \mathbb R^n{Xt:t=0,1,...}{Xt:t=0,1,...}\{ X_t: t=0,1,...\}式を介して、観察のシーケンスをモデル化するために使用される または X T = X ∘ S T。Xt(ω)=X[St(ω)]Xt(ω)=X[St(ω)] X_t(\omega) = X[\mathbb S^t(\omega)] Xt=X∘St.Xt=X∘St. X_t = X \circ \mathbb S^t. どのように私は、サンプル点を理解する必要がありと変換Sをこの構成では？（ωは特定の場合に一連のショックのようなものになるでしょうか？）ω∈Ωω∈Ω\omega …

11 econometrics  time-series  probability  stochastic-processes 

（エンジニアのグループに）計量変数の手法が計量経済学の実践でどのように使用されているかを示すデータセットを探しています。 私はいつでも自分のデータを作成することができますが、実際の研究を再現するために実際の（複雑ではない）データを使用するすべての人にとっては、もっと興味深いかもしれません。 ps。これがこのサイトのトピックから外れている場合は、ご容赦ください。

10 econometrics 

経済は非常に複雑なシステムであり、複雑な存在の相互作用から生まれるということは言うまでもありません。経済には特定の基本原則があることに同意しますが、私は科学としての計量経済学の全体的な価値に懐疑的です。 本当に有用な計量経済学は、特に最近の金融危機や大不況のようなショックを予測する際に、経済の将来の行動を予測する上で貴重なツールになるでしょう。しかし、それは起こりませんでした。 計量経済学が未来を予測できない場合、過去を効果的に説明していることをどのようにして知ることができますか？それが経験的価値があるという証拠は何ですか？ 明確化 これにより混乱が生じた場合は後悔しますが、ここで何を探しているのかを明確にしておきます。私はこれを認識論的な質問と考えています。「計量経済学は科学的手法に準拠できるか？」それとも単に「科学か」 Alecos Papadopoulosが彼の回答で指摘したように、程度の問題であるとしても、これは、少なくとも理論的には、特定の答えられる質問です。（私が共有するビュー。） これは、計量​​経済学の成功と失敗の特定の例が関連しないことを意味するものではありません。

10 econometrics  scientific-method 

一部の論文では、測定器の品質に応じて、OLSはIV推定よりもバイアスが少ないと主張しています。需要推定式を考えてみましょう。 OLSで需要弾力性が負であるとします。私の直感では、弱い商品はOLSに対して偏った見積もりを生成するはずですが、それよりも否定的ではありません。例を出せますか？それがIV推定でより偏った推定にどのようにつながるのか本当に理解できません。

10 econometrics 

我々は違いイン差推定を行う場合、以下のように、通常、我々はOLS還元型でそれを行う： Y私トン= α A Fトンの電子のRt+ γTr e a t m e n t私+ δA ft e r ∗ Tr e a t m e n t私、t+ X私トンβ+ ϵ私、tYit=αAftert+γTreatmenti+δAfter∗Treatmenti,t+Xitβ+ϵi,t Y_{it}=\alpha After_t+\gamma Treatment_i+\delta After*Treatment_{i,t}+X_{it}\beta+\epsilon_{i,t} ただし、グループが内因性（たとえば、自己選択）であるかどうかを考えていましたが、差分を推定する方がより正確かどうか、治療に「適格」グループを定義できます。 -in-差分OLS / 2SLS形態のように： T R E A T M E N tはI 、T = C 、O 、N …

10 econometrics  applied-econometrics 

ノーベル経済学賞の受賞者は、本質的に（理論的というよりは）経験的または本質的に経験的である仕事に対する賞を受賞しましたか？

10 econometrics 

6年間のさまざまな地域の新規企業数のパネルデータがあります。乗法的固定効果∗で静的ポアソン回帰を推定しています。また、遅延従属変数を導入して動的モデルを推定しようとしましたが、後者のモデルを機能させることができませんでした。ここで、静的モデルの残差を自己相関についてテストしたいので、ダイナミクスの重要性について考えます。ただし、これについての診断テストは教科書にはありません（私はWooldridge、Cameron＆Trivedi、Winkelmann、Greeneを調べました）。また、そのようなテストは研究論文には記載されていません。モデル内の個々の効果が特定されていないため、最初に意味のある残差を計算する方法がわかりません。∗∗^* 誰か1）意味のある残差を計算する方法を知っていますか？および2）これらのパネル固定効果ポアソンモデルの診断テストを知っていますか？ 参考：私は静的モデルにStata（バージョン12.1）-xtpoisson、fe vce（robust）-コマンドを使用しています。スタタの事後推定コマンドは予測値などを計算できますが、個々の効果がすべてゼロであると仮定しているだけです。 断面（またはプール）ポアソン回帰は、期待されるカウント数 yを E [ y i | X I ] = EXP （X I β ）と β係数と X I変数。パネルデータを用いて、個々の固定効果を追加する一般的な方法は効果があるようにする α iの乗法モデルを入力します。 E [ Y I T | X I T、α I ] = α∗∗^*yyyE[ y私| バツ私] = exp（X私β）E[y私|バツ私]=exp⁡（バツ私β）E[y_i|x_i]=\exp(X_i\beta)ββ\betaバツ私バツ私X_iα私α私\alpha_{i}。E[ y私トン| バツ私トン、α私] = α私exp（X私トンβ）E[y私t|バツ私t、α私]=α私exp⁡（バツ私tβ）E[y_{it}|X_{it},\alpha_i]=\alpha_i\exp(X_{it}\beta)

9 econometrics  fixed-effects 

母集団全体が含まれる場合、回帰における係数の標準誤差の意味は何ですか？ 私はこの質問にとても戸惑いました。私には思えるので、母集団全体が含まれている場合、標準誤差は意味がありません。母集団全体がすでにあるため、統計的推論は必要ありません。 しかし、トップジャーナルに掲載された多くの記事でさえ広く使用されています。たとえば、国のGDP成長率とその人口密度の関係を調べている場合、次の回帰を実行します。 GDPi=α+βPopi+γXi+ϵiGDPi=α+βPopi+γXi+ϵi GDP_i = \alpha + \beta Pop_i + \gamma \mathbf{X}_i + \epsilon_i 地球上の195か国すべてで。この場合、すべての国（人口）が含まれます。しかし、すべての文献は依然として係数の統計的有意性について述べています。 人口全体に回帰するとき、それは統計的推論の誤用であると誰かが説明できますか？

9 econometrics  regression