タグ付けされた質問 「econometrics」

計量経済学は、仮説のテスト、因果関係の推論、将来の傾向の予測など、さまざまな目的で経済データに統計手法を適用することです。このタグは、計量経済学的手法の理論的側面に関する質問にのみ使用してください。

1
OLS係数を導出する別の方法
では私の別の質問、回答はOLS係数の以下の導出を使用しました： 我々は、モデルを有する：Zは未観測です。次に、plimY= X1β+ X2β2+ Zγ+ ε 、Y=X1β+X2β2+Zγ+ε, Y = X_1 \beta + X_2 \beta_2 + Z \gamma + \varepsilon, ZZZX * 1 =M2X1及びM2=[I-X2（X ' 2 X2）-1X ' 2 ]。プリムβ^1= β1+ γCo v （X∗1、Z）Va r （X∗1）= β1、plimβ^1=β1+γCov(X1∗,Z)Var(X1∗)=β1,\text{plim}\, \hat \beta_{1} = \beta_1 + \gamma \frac{Cov(X_1^*, Z)}{Var(X_1^*)} = \beta_1, バツ∗1= M2バツ1X1∗=M2X1X_1^* = M_2 …
1
時系列回帰における適切なラグ数をどのように決定すればよいでしょうか。
経済モデルの推定に時系列データを使用しています。私はエラー訂正モデルのための適切な遅れを決定したい（ ECM ）モデルなど。確認できます AIC 、ＳＣおよびＨＱ基準を決定して適切な遅れを決定する。しかし、私はそれから始めなければならないという最大の遅れについてはよくわかりません。年次、四半期、および月次の時系列の最大ラグとは何ですか。 ARDL、VAR、VECMなど他の計量経済学的アプローチを使用した場合、最大ラグは変更されますか？
3
応答変数が
私の推定モデルは 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} x 02 = 250およびx 03 = 8の場合、の平均の95％信頼度で予測CIを見つけるように求められます。我々はそれが想定している。■ 2 X 0（X T X ）- 1 X T 0 = 0.000243952、X 0 = （250 、8 ）。y0y0y_0x02=250x02=250x_{02}=250x03=8x03=8x_{03}=8s2x0(XTX)−1xT0=0.000243952s2x0(XTX)−1x0T=0.000243952s^2 x_0(X^TX)^{-1}x_0^T=0.000243952x0=(250,8)x0=(250,8)x_0=(250,8) 私は昨年の解決策を持っています、それはこのようになります： I形式のCI見つける 、tはあるα / 2分配の上部位数T （CI(E[ln(y0)|x0])=[ln^(yt)−tα/2sE,ln^(yt)+tα/2sE]CI(E[ln(y0)|x0])=[ln^(yt)−tα/2sE,ln^(yt)+tα/2sE]\text{CI}(E[ln(y_0)|x_0])=\left[\hat\ln(y_t)-t_{\alpha/2}s_E,\hat \ln(y_t)+t_{\alpha/2}s_E\right]tttα/2α/2\alpha/2および s E = √t(n−k)t(n−k)t(n-k)。これは私与え[7.1563、7.2175を]。sE=0.000243952−−−−−−−−−−√sE=0.000243952s_E=\sqrt{0.000243952}[7.1563,7.2175][7.1563,7.2175][7.1563,7.2175] その後、著者はない 。CI(E[y0|x0])=[e7.1563,e7.2175] = [ 1282.158 、1363.077 ]CI(E[y0|x0])=[e7.1563,e7.2175]=[1282.158,1363.077]\text{CI}(E[y_0|x_0])=[e^{7.1563},e^{7.2175}]=[1282.158,1363.077] 私はこの最後のステップに同意しません（ジェンセンの不等式により、過小評価します）。ウォルドリッジの計量経済学入門（212ページ）で、エラーの項が正常であることが確実であれば、一貫した推定量は次のようになると述べています。 E^[y0|x0]=es2/2eln^(y0)E^[y0|x0]=es2/2eln^(y0)\hat E[y_0|x_0]=e^{s^2/2}e^{\hat \ln(y_0)} …
1
機器変数と制御関数：内因性を処理するアプローチと理由
内因性を処理するためのIVと制御機能のアプローチの違いをここで誰かが要約できるかどうか、私は興味があります。内生性は通常2SLSまたはIVアプローチを使用して対処されていると思いますが、制御機能アプローチを簡単に研究したので、2SLSおよびIVアプローチが提供しないCFアプローチが何を提供するかわかりません。 誰かがここで明確にするのを手伝ってくれる？2SLSではなくCFアプローチを使用する場合、このアプローチは他の2つのアプローチでは提供されないものを提供します。 私はメトリクスの初心者なので、どんな入力でもありがたいです。
2
計量経済モデルの縮小形、識別問題およびテスト
次の問題と、計量経済学における簡約形式の使用方法を理解するための助けを探しています 個々の健康のためのモデルを考える： h e a l t h = b0+ （b1）Ge + （b2）w e i gh t + （b３）h e i gh t + （b4）m a l e + （b5）w o r k+ （b6）e x e r c i s e + uhealth=b0+(b1)age+(b2)weight+(b3)height+(b4)male+(b5)work+(b6)exercise+uhealth = b_0 + (b_1)age + (b_2)weight + …
4
P値ハッキング
P値ハッキングは、データ生成プロセスではノイズであり、真ではない「0.05」以下の「偽陽性」、つまりp値が得られるまで、さまざまな結果と仕様を調べる「技術」です。 サイズNNNの処理グループとサイズMMM、 KKK結果変数のコントロールグループがあり、pのp値をターゲットにしているとしppp：少なくとも1つの偽陽性の有意な結果が有意になる前確率を計算するにはどうすればよいですか？下でppp？ KKK特性は独立して正規分布していると仮定でき、それが大幅に単純化された場合、M= NM=NM=Nます。
1
重力モデルの省略された変数
パネルデータセットを使用してEU貿易フローの重力モデルを構築しようとしていますが、永続的な省略変数の問題と思われるものに苦しんでいます。私の残差は、取引量のログに対してプロットされると、奇妙なログのようなほぼ多項式型のパターンを表示します。 文献を検索し、ログを含む、以前の研究で登場したすべての変数をモデルに含めました。-一人当たりのgdp-実および名目gdp-距離-複数の異なる指標。-実質および名目為替レート。-価格レベル-さまざまな指標。-製品の差別化のためのプロキシ。-エクスポーター/インポーターの固定効果。-シェンゲン/ユーロメンバーシップ、ホームトレードなどのダミー。それでも、曲線/ログパターンは残ります。 誰が省略された変数が何であるかについて推測できますか？私は理論の知識を使い果たしました。 どんな助けもありがたいことに感謝します。 どうもありがとう、 ロバート。
1
住宅供給の弾力性：外生住宅価格変動の代理
ミアンとスフィ（2014）の発言 個人および郵便番号レベルのデータを使用し、住宅価格の伸びの断面変動を活用して、住宅価格の上昇が借入と支出に与える影響を推定します。CBSAのSaiz（2010）住宅供給弾力性を住宅価格の成長の手段として使用し、住宅価格の上昇が借入と支出に及ぼす異種の影響に焦点を当てています。 以降 私たちが答えようとしている質問は、住宅資産のショックは手持ちの現金へのショックでもありますか？この質問に答えるには、住宅資産の変化が家計の借り入れと支出の決定にどのように影響するかを経験的に推定します。 住宅価格の一般的な均衡の変化とは対照的に、どのように住宅資産に衝撃を与えるかについてのステップを見逃しています。一般に、住宅の富の変化は必ずしも外生的で予期されないものではありません。住宅の弾力性は、住宅部門の外生価格の動きを推定するのにどのように役立ちますか？
1
相互作用効果のための制御
で 最近の論文 、Ｅｄｅｌｍａｎ ｅｔ ａｌ。 AirBnBの差別がホストの特性によってどのように異なるかを（とりわけ）調べます。第一に、彼らは実地実験を行います。その中には、アフリカ系アメリカ人の名前に関連するものと、そうでないものがあります。それから、彼らは申込者がゲストレース、主催者の特徴および相互作用で受け入れられているかどうかを退行する。たとえば、彼らは、ゲストレース、ホストレース、およびその2つの相互作用の受け入れを後退させます。アフリカ系アメリカ人のホストが（例えば）差別する可能性が低い場合、アフリカ系アメリカ人からアプリケーションを受け取ることの効果はホストがアフリカ系アメリカ人。 ここまでは順調ですね。ただし、ホストの特性がランダムに割り当てられていないことを考えると、それらを制御する必要があります。さもなければ、本当の説明は彼らが高価な資産を提供する傾向があり、高価な資産を提供する人々は差別される可能性が低いということであるにもかかわらず、アフリカ系アメリカ人は差別される可能性が低いことがわかります。彼らはこれを知っているように見えます、なぜなら彼らはコントロールとして様々なホストと場所の特性を投入するからです。しかし、それを使用する方が良かったではないでしょうか 相互作用 コントロールとして申請者の民族性を持つこれらの共変量の？結局のところ、私たちは特定の特性を持つ人々がアフリカ系アメリカ人の応募者に対して異なる反応をするかもしれないという事実をコントロールしたいのです。
1
ノンパラメトリック推定：2つの連続変数の相互作用
バイナリの結果を観察する確率はy、2つの変数の関数ですy = f(x1, x2)。 両方x1とx2連続している、と私はの関数形には前を持っていませんf。私はカーネル密度推定の浅い知識を持っていますが、一変量変数の場合にそれを行うことしか見ていません。ここでどのように進める必要がありますか/これに関するいくつかの基本的な文献はありますか？
1
Swanson and Williams（2014）：ベース期間の応答を1つに制限
Swanson and Williams（AER 2014）のように結果を複製したいと思います：「中期および長期金利に対するゼロ下限の効果の測定」 https://www.aeaweb.org/articles?id= 10.1257 / aer.104.10.3154。 ただし、式（9）（p。11）の仕様がわかりません 紙です。「とは、各暦年で異なる値を取ることができるスカラーです」 indexex日とは収量のシャンン、は一連のマクロ経済データです。彼らが書きました γ τ iが δ τ I I T Δ Y T X TをΔ Yt= γτ私+ δτ私β Xt+ εtΔyt=γτi+δτiβXt+εt\Delta y_{t} = \gamma^{\tau_{i}}+ \delta^{\tau_{i}}\boldsymbol \beta \boldsymbol X_{t}+\varepsilon_{t}γτ私γτi\gamma^{\tau_{i}}δτ私δτi \delta^{\tau_{i}}私iitttΔ YtΔyt\Delta y_{t}バツtXt\boldsymbol X_{t} 「を正規化して、1990〜2000年の平均値を統一します...」δτ私δτi\delta^{\tau_{i}} 係数の平均値が1であることはどういう意味ですか？それは単に設定意味するかもしれません、 ...？、δ τ 1991 = 1 δ τ 2000 …
2
消費者物価指数（CPI）の重みの再評価
これは非常に些細な質問かもしれませんが、これに対する非常に有用な答えを見つけることができないようです。 問題： ある方法で、様々な家庭用品の重み消費者物価指数（CPI）バスケットは決め彼らは、すなわち、どのようにされている再評価毎年？手動または自動で行われますか？ 手動で行う場合、重みが世帯内のその品目の一般的な平均消費量を表すことをどのように確認できますか（つまり、統計的または数学的な方法）。それ以外の場合 、自動的に行われる場合、重みの精度を確保するために使用される戦略（つまり、どのようなアルゴリズムまたはデータ構造）が使用されます。
2
この大数の法則の使用は正しいですか？
私が見た通常のLLN、定理は$ 1 / n \ sum u_t \ rightarrow ^ p E（u_t）= \ mu $と述べています。ここで、期待値はtから独立しています。ただし、以下の演習には適用できません。 写真では、作者は$ \ displaystyle \ frac {1} {n} \ sum u_t \ rightarrow ^ p \ lim_ {n \ rightarrow \ infty} \ frac {1} {n} \ sum E（u_t）を使用しているようです。 ）$ 結果（3.44）は$ Var（\ hat u_t ^ 2）= …
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.