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注：この質問は、次の2つの質問で検討した計量経済学的手法に関連しています。 確率的成長時系列の乗法分解-固有関数/固有ベクトルの解決 ハンセンで提案されたメジャーの変更の例（2012） 質問：XtXtX_tが遷移確率行列Pと与えられる実現値を持つnnnマルコフ連鎖であると仮定しますPP\mathbb Pnnn次元座標ベクトルで。が、多変量正規分布ランダムベクトルのiid​​シーケンスであると仮定します。どのようにフォームの方程式表すであろう E [ EXPを（D ' のX T + X ' のT FのWのT + 1）、E （X T +{Wt+1}{Wt+1}\{W_{t+1} \} 行列 Mの固有ベクトル問題として？問題のプリミティブに関して Mを表現するにはどうすればよいですか？E[exp(D′Xt+X′tFWt+1)e(Xt+1)∣Xt=x]=exp(η)e(x)E[exp⁡(D′Xt+Xt′FWt+1)e(Xt+1)∣Xt=x]=exp⁡(η)e(x) E[\exp(D'X_t + X_t' F W_{t+1}) e(X_{t+1}) \mid X_t = x] = \exp(\eta) e(x) MM\mathbb MMM\mathbb M

3 econometrics  time-series  eigenvalue  markov-chain  linear-algebra 

技術変化の測定への付加価値TFPの応用に関する論文を書いています。私の回帰式にいくつかの変数を追加することを考えているだけです。私は別の代理人として（KLEMSデータセットに見られるように）ICT資本シェアを持っています。 他の既知のプロキシについてのあなたの提案を聞いていただければ幸いです（それらのプロキシに関連する論文をもっとよく知っていれば）。

2 technology  economic-growth  reference-request  econometrics  macroeconomics 

トランスログ作成機能は次のように定義されます。 $$ \ ln y = \ alpha_0 + \ sum_ {i = 1} ^ n \ alpha_i \ ln x_i + \ frac {1} {2} \ sum_ {i = 1} ^ n \ sum_ {j = 1} ^ n \ \ beta_ {ij} \ ln x_i \ ln x_j …

2 microeconomics  econometrics 

グレンジャーは時系列に基づいて因果関係の検定を提案したが、Rubinによる因果関係の概念との関連はあるが、それは応用されたマイクロワークに広く見られる。後者は、反事実の概念と、介入の平均的な影響について推測するために、この並行世界の状況の期待値を捉えるために実験的な設定をどのように使用できるかを扱います。

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従属変数を持つ線形回帰モデルがあるとします。そのR 2 yを見つけます。さて、別の回帰を行いますが、今回はlog （y ）で、同様にその見つけます。どちらのモデルがより適しているかを確認するために、両方のを比較できないのはなぜですか？yyyR2yRy2R^2_ylog(y)log⁡(y)\log(y) R 2R2log(y)Rlog⁡(y)2R^2_{\log(y)}R2R2R^2 直観的には、ログによって変動性が減少するため、ログ変換を「追加」するとモデルは改善されます。 別の理由はありますか？また、この直感を形式化する方法はありますか？ 任意の助けをいただければ幸いです。

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残差の合計を行列形式で記述します。 試行：(y−Xβ)T(y−Xβ)=yTy−βTXTy−yTXβ+βTXTXβ=yTy−2yTXβ+βTXTXβ.(y−Xβ)T(y−Xβ)=yTy−βTXTy−yTXβ+βTXTXβ=yTy−2yTXβ+βTXTXβ.(y-X\boldsymbol{\beta})^T(y-X\boldsymbol{\beta}) = y^Ty-\boldsymbol{\beta}^TX^Ty-y^TX\boldsymbol{\beta}+\boldsymbol{\beta}^TX^TX\boldsymbol{\beta} = y^Ty-2y^TX\boldsymbol{\beta}+\boldsymbol{\beta}^TX^TX\boldsymbol{\beta}. これを最小化し、β^=(XTX)−1XTyβ^=(XTX)−1XTy\hat{\boldsymbol{\beta}} = (X^TX)^{-1}X^Tyます。 試行：∂SSR(β)∂β=−2yTX+2XTXβ=0→XTXβ=yTX→β^=(XTX)−1yTX=(XTX)−1XTy.∂SSR(β)∂β=−2yTX+2XTXβ=0→XTXβ=yTX→β^=(XTX)−1yTX=(XTX)−1XTy.\frac{\partial SSR(\boldsymbol{\beta})}{\partial \boldsymbol{\beta}} = -2y^TX+2X^TX\boldsymbol{\beta} = 0 \rightarrow X^TX\boldsymbol{\beta}=y^TX \rightarrow \hat{\boldsymbol{\beta}} = (X^TX)^{-1}y^TX = (X^TX)^{-1}X^Ty. 私は行列計算を研究していないので、計算のステップについて少し混乱しています。最初の問題では、方程式の最初の等式に使用されるルールを教えてください。そして2番目の問題では、差別化の最初のステップについて少し混乱しています。 計算を段階的に見せてくれて本当に感謝しています。

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以下は私のRコードです。同じ変数に対して2つの推定係数があるのはよくわかりません。 特に指数化した後にWife_age変数を解釈する方法を教えてください。 変革が必要だと思います。 mlogit.mod <- mlogit(Contraceptive_method_used ~ 1|Wife_age + Wife_education， data=mydata) それらは、統計量、推定値、標準誤差、t-統計量、p-値の順になります。 Variable 2:Wife_age -0.045815, 0.012060, -3.7988, 0.0001454 3:Wife_age -0.105979, 0.011256 -9.4150 < 2.2e-16 2:Wife_education 0.881807, 0.114534, 7.6991, 1.377e-14 3:Wife_education 0.366726, 0.087486, 4.1918 2.767e-05 混乱！このコマンドは私に奇数の比率を与えるでしょう exp(coef(mlogit.mod)) > 2:Wife_age **0.95521852**

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StackExchangeコミュニティ各位、 質問： たとえば、Wikipediaによると、ランダム効果モデルは、「個々の特定の効果は独立変数と無相関である」と仮定しています。 共有の脆弱性モデル（下記参照）のコンテキストでは、グループレベルで変化する制御変数をグループレベルの脆弱性と相関させてはならないことを意味します。しかし： 質問：グループ内で変化する変数は、グループレベルの脆弱性と相関させることができますか？ 例：想像してみてください 1つは、兄弟が最終学歴に達するまでの時間をモデル化することです。 制御変数には、各種の最終学位（BSc、MScなど）のダミー変数が含まれます。 兄弟レベルで共有されている脆弱性は、兄弟レベルの速度、すなわち、学位をより速く終了する傾向を表します また、自分の教育をより速いペースで実行する人は、より高いレベルの教育を継続する傾向があることも想像してください。より速い家族は、より高い学位の間で過剰に代表されるでしょう。したがって、研究者は兄弟レベルの速度を修正したいと考えています。しかし同時に、学位ダミーは虚弱と相関します。 そのような場合、共有脆弱モデルは有効でしょうか？モデルは、最終学位の種類と完了までの時間との関連を正しく推定しますか？ バックグラウンド： 共有の脆弱モデルを推定したいと思います（これらの講義ノートを参照してください。このドキュメントの以下の図を参照）。これは、グループ間で観測されていない不均一性が、各グループに共通のいわゆる共有ランダム効果としてモデル化されるランダム効果生存分析モデルです。次の形式を取ります。 h(tij)=h0(t)exp(β′xij+φ′wi)h(tij)=h0(t)exp⁡(β′xij+φ′wi)h(t_{ij})=h_0(t)\exp(\beta' \mathbf x_{ij} + \varphi'w_i) h(tij)h(tij)h(t_{ij})iiijjjttth0h0h_0xijxij\mathbf x_{ij}iiiwiwiw_i wiwiw_i 私の質問が理にかなっていて、あなたの答えを聞くのを楽しみにしています。

1 econometrics  statistics  fixed-effects 

学士論文のようなプロジェクトのために、学生にテーマを提供する必要があります。生徒は、微積分、線形代数、ODEなどの基本的な数学をすべて知っていますが、PDEや確率計算のような空想的なものは何もありません。さらに、彼らは経済のいくつかの非常に基本的なコースを持っていることになっていた。可能なテーマは何でしょうか？ 一方で、それは本当に真剣なプロジェクトである必要があります。そのため、学生は自分で何かを作成することができます。そして、一方で、多くの純粋に経済的な概念（できれば基本的なもののみ）を必要としないはずです。 （深い経済的な訓練がない場合）数学的モデリングやいくつかの経済的なプロセスの分析に何かあるのでしょうか？私はその要点をつかみたいので、例が多ければ多いほど良いです。可能であれば、テーマの名前だけでなく、生徒に期待されることをいくつか書いてください。説明が広すぎる場合は申し訳ありませんが、この種の優れたプロジェクトが成り立つという非常に漠然とした考えがあります。

1 econometrics  mathematical-economics 

グラフに基づいて、データにある種の不均一分散が存在すると言いますか？Y軸は残差平方で、X軸はYの予測値です

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私の供給関数はです。私の需要関数はQ = c + uです。両方の方程式のエラー項uは、平均がゼロで分散が一定の相互にランダムなランダム変数です。私の質問は、需要曲線は一定であるため、価格は内生的または外生的変数ですか？Q = a + b P+ あなたQ=a+bP+uQ = a + bP + uQ = c + uQ=c+uQ = c + uあなたはuu

1 econometrics  statistics 

ホワイトノイズ誤差を伴うAR（p）プロセスが共分散定常になることは常に本当ですか？

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この質問にはすでに答えがあります。 数学者としてどこで経済学を学び始めるのですか？ 5つの答え あなたの誰かがあなたの個人的な経験に基づいて私にいくつかの良いマクロ経済学とミクロ経済学の本を推薦することができますか。私はエンジニアですが、経済学のバックグラウンドはありません。私は経済学の大学院に入学することを計画しています（工学の修士号をすでに取得しているので博士号の資格がない場合はMA）。 他の大学院生が経済学で多くの経験や経歴を持っている間に大学院プログラムに受け入れられた場合、私が経済学のいくつかの原則を学び、苦労しないための最善の方法は何でしょうか。少なくとも授業中は彼らと同じレベルにいて、与えられていることや教えられていることを理解できるようにしたいだけです。 私はインターネットでそれを調べました、しかし人々はすべての種類の本を提案しました、しかしほとんどは中級者および/または経済学またはビジネス関連の主題のどちらかですでにバックグラウンドを持っている人々のために。将来の大学院課程では、少なくともミクロ経済学、マクロ経済学、そして計量経済学の背景を持ってほしいと思います。

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エコノメティックプロジェクトにPMI時系列が必要ですが、インターネットで無料で入手できないようです。 どこで無料でダウンロードできますか？また、このシリーズのプロキシも素晴らしいでしょう。サンプルサイズ：1960-70年から2016年まで、毎月

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私は計量経済学のコースを受講しています。教授は私に頭痛を与えた問題を割り当てた。私はそれに少なくとも3時間を費やしましたが、答え方を理解することができませんでした。私の教科書のどれにも似たような例はありません。任意の助けは大歓迎です。ケイティ 製造ラインから不良品の割合αを見積もりたいとします。この目標を達成するために、K個の欠陥を観察しながら、サイズNの無作為標本を引きます。 αのMLEとMLE推定の漸近分散とは何ですか？

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