Ekonometria- wykład 2

Nasza ocena:

5
Pobrań: 525
Wyświetleń: 847
Komentarze: 0
Notatek.pl

Pobierz ten dokument za darmo

Podgląd dokumentu
Ekonometria- wykład 2 - strona 1 Ekonometria- wykład 2 - strona 2 Ekonometria- wykład 2 - strona 3

Fragment notatki:

Ekonometria Wykład 2
DOBÓR ZMIENNYCH OBJAŚNIAJĄCYCH DO MODELU LINIOWEGO- JEDNORÓWNANIOWEGO
Musi być znana zmienna endogeniczna.
Yt = f(X1, X2...Xk, ) dochodzimy do wniosku, że to będzie model liniowy i wybieramy najistotniejsze zmienne objaśniające.
Zmienne objaśniające w modelu ekonometrycznym powinny charakteryzować się następującymi cechami:
- odpowiednią zmiennością
- wykazywać silną korelacją ze zmienną endogeniczną (istotną korelacje)
- powinny wykazywać słabe (nieistotne) korelacje między sobą
Yt = 1X1t + 2X2t + 3X3t + 0 + t
Jeśli np korelacja X1t i X2t = 0,85 mówi, że w taki sam sposób kształtują one Y. Wystarczy wybrać tylko jedną z tych
zmiennych, tę która jest bardziej skorelowana z Y.
Jeśli nie mamy wszystkich danych to szukamy zmiennych naśladowczych, bądź pomijamy zwiększając tym samym
.
Formalne etapy dobory zmiennych objaśniających do modelu ekonometrycznego:
1. Ustalenie liczby potencjalnych zmiennych objaśniających - tylko nazywamy zmienne, nie mamy danych
2. Gromadzimy materiał statystyczny
3. Usuwamy zmienne o niskiej zmienności (jeśli zmienna endogeniczna ma niską zmienność - brak konieczności budowy modelu), zmienne objaśniające muszą mieć ten sam okres zmienności co Y.
4. Ustalenie miernika jakości modelu ekonometrycznego można rozpatrywać z trzech punktów widzenia:
- jego dopasowanie do rzeczywistych danych empirycznych
- istotność parametrów strukturalnych modelu
- brak autokorelacji składnika losowego
5. Obliczenie współczynnika korelacji pomiędzy wszystkimi rozpatrywanymi zmiennymi
6. Ustalenie kombinacji zmiennych, które wejdą do modelu
Zmienne muszą wykazywać zróżnicowanie (liczone współczynnikiem zmienności)
Si
Vi  _
x
Wartość kryterium współczynnika zmienności to 0,1 poniżej go nie jest zmienną - wyrzucamy ją z modelu, lecz należy ją dodać przy parametrze wolnym (ślepa zmienna - zawsze 1).
Quasi stała - prawie stała, jeśli bardzo zaokrąglamy i wtedy jest taka sama, też się taką odrzuca (o bardzo małej zmienności).
Metoda doboru zmiennych Pawłowskiego:
Zgodnie z procedurą Pawłowskiego do modelu ekonometrycznego wejdzie kombinacja zmiennych objaśniających,
która spowoduje, że:
- model będzie gwarantował pewną z góry ustaloną dokładność (dopasowanie do danych empirycznych)
- spośród wszystkich kombinacji zmiennych objaśniających należy wybrać te kombinację, w której uwzględnione zmienne objaśniające nie są skorelowane między sobą


(…)


wartość krytyczna współczynnika korelacji
t - wartość krytyczna odczytana z tablic t-Studenta n - liczba obserwacji
Przykład:
Przy poziomie istotności  = 0,05 oraz n = 28 wyznaczyć wartości krytyczne współczynników korelacji, a następnie zaproponować zmienne objaśniające do modelu.
n - 2 = 26
 = 0,05
t = 2,056
r* = 0,3739 - wszystko co poniżej tej wartości jest nieistotne statystycznie.
6
0,58
0,86…
… macierz potencjalnych zmiennych i wektor kolumnowy zmiennej endogenicznej
y1
Y  y2
...
yn
4
X 11
X 21
X 
...
X n1
X 12
X 22
...
X n 2
...
...
...
...
X 1t
X 2t
...
X nt
Wartość współczynnika korelacji Rw między zmienną endogeniczną, a zmiennymi objaśniającymi była nie mniejsza niż z góra zadana liczba.
∂ > 0 to może być pewną miarą służącą badaniu dokładności modelu. Rw - współczynnik korelacji wielorakiej.
Rw 
1
1  det | W |
det | R |
R
W  o
Ro R
R - współczynnik korelacji między wybranymi zmiennymi objaśniającymi
Ro - wektor kolumnowy współczynnika korelacji pomiędzy wybranymi zmiennymi objaśniającymi, a zmienną endogeniczną.
Przykład
Dane są 3 potencjalne zmienne objaśniające X1t, X2t, X3t oraz Yt
1.Wyliczenie współczynnika korelacji pomiędzy zmiennymi objaśniającymi.
1
R  0,4
0,18
0,4
1…
... zobacz całą notatkę

Komentarze użytkowników (0)

Zaloguj się, aby dodać komentarz