Preguntas etiquetadas con econometrics

De Econometrics , por Fumio Hayashi (Chpt 1): Homocedasticidad incondicional: El segundo momento de los términos de error E (εᵢ²) es constante a través de las observaciones La forma funcional E (εᵢ² | xi) es constante a través de las observaciones Homocedasticidad condicional: Se levanta la restricción de que el …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es …

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 

Estoy tratando de hacer una regresión logit ordenada. Estoy ejecutando el modelo así (solo un pequeño modelo tonto que estima el número de empresas en un mercado a partir de medidas de ingresos y población). Mi pregunta es sobre predicciones. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Cuando ejecuto predicción (que estoy …

12 r  econometrics  logit  ordered-logit 

A menudo veo que los autores estiman un modelo de "diferencia logarítmica", p. Ej. 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 Estoy de acuerdo en que esto es apropiado para relacionar con un cambio porcentual en mientras que es .xtxtx_tytyty_tlog(yt)log⁡(yt)\log (y_t)I(1)I(1)I(1) Pero la diferencia logarítmica es una aproximación, …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

¿Cuál es la forma correcta de especificar un modelo de diferencia en diferencia con datos de panel de nivel individual? Aquí está la configuración: suponga que tengo datos de panel de nivel individual incrustados en ciudades durante varios años y el tratamiento varía según el nivel de año de la …

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

Los estudios de eventos están muy extendidos en economía y finanzas para determinar el efecto de un evento en el precio de una acción, pero casi siempre se basan en razonamientos frecuentes. Una regresión OLS, durante un período de referencia que es distinto de la ventana del evento, generalmente se …

11 bayesian  econometrics  finance 

Si se trata de una pregunta duplicada, señale el camino correcto, pero las preguntas similares que he encontrado aquí no han sido lo suficientemente similares. Supongamos que calculo el modelo Y=α+βX+uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u y encuentra que . Sin embargo, resulta que X = X 1 + X …

11 r  regression  hypothesis-testing  econometrics 

Me pregunto cómo una variable instrumental aborda el sesgo de selección en la regresión. Este es el ejemplo que estoy analizando : en Econometría en su mayoría inofensiva , los autores discuten una regresión IV relacionada con el servicio militar y las ganancias más adelante en la vida. La pregunta …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

Tengo una serie temporal de datos con N = 14 recuentos en cada punto de tiempo, y quiero calcular el coeficiente de Gini y un error estándar para esta estimación en cada punto de tiempo. Como solo tengo N = 14 recuentos en cada punto de tiempo, procedí calculando la …

11 r  variance  econometrics  resampling  gini 

(publicación bastante larga, lo siento. Incluye mucha información de fondo, así que no dudes en pasar a la pregunta en la parte inferior). Introducción: estoy trabajando en un proyecto en el que intentamos identificar el efecto de una variable endógena binaria, , en un resultado continuo, y . Se nos …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

Estoy revisando la regresión lineal. El libro de texto de Greene dice: Ahora, por supuesto, habrá otros supuestos sobre el modelo de regresión lineal, como E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0 . Esta suposición combinada con la suposición de linealidad (que en efecto define ϵϵ\epsilon ), le da estructura al modelo. Sin embargo, el supuesto …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

Considere el siguiente modelo de regresión múltiple:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Aquí es un vector de columna ; a matriz; a vector de columna; a matriz; a vector de columna; y , el término de error, un vector de columna .YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 PREGUNTA Mi profesor, el libro de texto Introducción …

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

Entonces tengo un modelo binario donde es la variable latente no observada y la observada. determina y es mi instrumento. En resumen, el modelo es. Dado que los términos de error no son independientes, Hago uso de un modelo probit IV.y∗1y1∗y_1^*y1∈{0,1}y1∈{0,1}y_1 \in \{0,1\}y2y2y_2y1y1y_1z2z2z_2y∗1y2y1===δ1z1+α1y2+u1δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v21[y∗>0]y1∗=δ1z1+α1y2+u1y2=δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v2y1=1[y∗>0]\begin{eqnarray} y_1^*&=& \delta_1 z_1 + \alpha_1 y_2 + …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

Cuando hay un error de medición en la variable independiente, he entendido que los resultados estarán sesgados contra 0. Cuando la variable dependiente se mide con error, dicen que solo afecta los errores estándar, pero esto no tiene mucho sentido para mí porque estamos estimando el efecto de no en …

10 regression  econometrics  instrumental-variables 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

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