คำถามติดแท็ก econometrics

ฉันพยายามที่จะประมาณจากสมการนี้:λλ\lambda (1+tt)=(CtYt)1−λλ(1+tt)=(CtYt)1−λλ(1+ t_t) = \left(\dfrac{C_t}{Y_t}\right)^{\frac{1-\lambda}{\lambda}} หลังจากบันทึกและการประมาณฉันได้รับ: tt≈(1−λλ)(lnCt−lnYt)tt≈(1−λλ)(ln⁡Ct−ln⁡Yt)t_t \approx \left( \frac{1-\lambda}{\lambda} \right)(\ln C_t - \ln Y_t) ฉันสามารถรับข้อมูลเกี่ยวกับการบริโภค (C) และ GDP (Y) ได้ แต่ฉันไม่แน่ใจเกี่ยวกับภาษี (t) และถามอาจารย์ของฉันเกี่ยวกับเรื่องนี้และนี่คือสิ่งที่ฉันได้ยิน "... ไม่จำเป็นต้องประเมินระดับภาษีโดยทั่วไปแล้วภาษีเป็นตัวแปรพร็อกซีสำหรับข้อ จำกัด ของตลาดทุนถ้าคุณคิดว่ามันเป็นฟังก์ชั่นของความแตกต่างระหว่างการบริโภคภายในประเทศและรายได้ในประเทศ ข้อมูลเฉพาะเกี่ยวกับตัวแปรเหล่านั้นไม่ใช่อัตราภาษีใด ๆ ... " ฉันสงสัยว่าคุณจะรู้เทคนิคใดบ้างที่ฉันสามารถใช้ที่นี่เพื่อประเมิน ? จีเอ็มเอ็หรือ MLE หรือสิ่งที่จะช่วยให้โดยไม่จำเป็นต้องได้รับข้อมูลสำหรับการT_Tλλ\lambdattttt_t

3 econometrics  applied-econometrics 

ฉันกำลังพยายามทำซ้ำรูปที่ 2 จากกระดาษของโรเมอร์แอนด์โรเมอร์ส (2004) ในเรื่องเงินช็อต ( http://eml.berkeley.edu/~dromer/papers/AER_September04.pdf ) โดยพื้นฐานแล้วเมื่อสร้างชุดข้อมูลสำหรับการกระตุ้นทางการเงินพวกเขาเรียกใช้การถดถอย ADL ต่อไปนี้: Δyt=a0+∑11k=1akDkt+∑24i=1biΔyt−1+∑36j=1cjSt−j+etΔyt=a0+∑k=111akDkt+∑i=124biΔyt−1+∑j=136cjSt−j+et\Delta y_t=a_0+\sum_{k=1}^{11}a_kD_{kt}+\sum_{i=1}^{24}b_i \Delta y_{t-1}+\sum_{j=1}^{36}c_jS_{t-j}+e_t โดยที่เป็นบันทึกการผลิตภาคอุตสาหกรรมคือแรงกระแทกทางการเงินและเป็นหุ่นรายเดือน คำกล่าวที่ว่า "การตอบสนองโดยประมาณของเอาต์พุตบันทึกหลังจากหนึ่งเดือนคือสัมประสิทธิ์ของ lag แรกของการตอบสนองโดยประมาณของเอาต์พุตล็อกหลังจากสองเดือนคือและอื่น ๆ "yyySSSDkDkD_kc1c1c_1SSSc1+(c2+b1c1)c1+(c2+b1c1)c_1+(c_2+b_1c_1) คำถามของฉันคือฉันจะย้ำไปข้างหน้านี้เพื่อผลิตรูปที่ 2 คืออะไรสูตรสำหรับการตอบสนองหลังจากสามเดือนเป็นต้น?

3 macroeconomics  econometrics  time-series  empirical-evidence  autoregressive 

ฉันกำลังทำงานกับแบบจำลองที่ตรวจสอบผลกระทบของค่าแรงขั้นต่ำต่อการจ้างงานใน 10 จังหวัดโดยใช้ชุดข้อมูลแบบพาเนล ฉันใช้การทดสอบ Hausman เพื่อตัดสินใจใช้ RE หรือ FE ซึ่งแนะนำ RE อย่างไรก็ตามข้อกังวลของฉันคือว่าอาจไม่เป็นสมมติฐานที่เหมาะสมที่ 10 จังหวัด (คำผิดพลาด) เป็นตัวอย่างแบบสุ่มจากประชากรขนาดใหญ่ซึ่งโมเดล RE ใช้สมมติฐาน คิด? ฉันควรใช้ FE แทนหรือไม่

3 econometrics  fixed-effects 

ฉันกำลังสร้างแบบจำลอง OLS ประการแรกฉันต้องการยืนยันว่าตรวจสอบ heteroskedasticity วิธีการตรวจสอบสถานะของ heteroskedasticity? มันเป็นแค่พล็อตที่เหลือกับตัวแปรอิสระใช่มั้ย ประการที่สองถ้าแบบจำลองมีความแตกต่างแบบเฮติและมันส่งผลต่อการทำนายแบบจำลอง OLS นี้หรือไม่

2 econometrics 

ฉันเป็นนักศึกษาระดับปริญญาตรีที่กำลังเรียนหลักสูตรเบื้องต้นในสาขาเศรษฐศาสตร์ชั้นปีที่หนึ่ง ฉันเรียนแคลคูลัสแล้ว แต่ไม่คุ้นเคยกับสถิติเชิงคณิตศาสตร์ อะไรคือแนวคิดพื้นฐานจากสถิติที่ฉันสามารถอ่านเพื่อเตรียมการเรียนการสอนได้? ฉันคุ้นเคยกับแนวคิดเรื่องการแจกแจง แต่ความรู้ของฉันมี จำกัด มาก

2 econometrics 

ฉันกำลังเปรียบเทียบค่าเวกเตอร์สองค่าที่ระบุน้ำหนักของพอร์ตในหน่วยเงิน ณ วันที่สองวันที่แตกต่างกัน ฉันต้องการคำนวณปริมาณหากความเข้มข้นในพอร์ตการลงทุนเปลี่ยนไป ดังนั้นฉันจึงคำนวณดัชนี Gini และ Herfindahl สำหรับเวกเตอร์ทั้งสอง ตอนนี้ฉันได้ผลลัพธ์ที่ดัชนี Gini เพิ่มขึ้น แต่ดัชนี Herfindahl ลดลง ฉันจะเข้าใจผลลัพธ์นี้ได้อย่างไร ฉันทำมันใน R ดังนั้นฉันจึงให้คุณค่าและรหัสแก่คุณ: library(ineq) V0 <- c(6.162382e+01, 7.870565e+02, 2.922241e+03, 8.367593e-02, 3.306334e+01, 1.937308e+03, 2.114359e+01, 3.942730e+01, 2.682160e+00, 1.929470e+03, 2.052831e+03, 9.902533e+03, 9.603747e+03, 2.370503e+00, 3.841130e+01, 2.364905e+01, 3.627621e-01, 2.248296e+02, 2.330520e+03, 7.286694e+03, 5.218457e+00, 5.961622e-01, 0.000000e+00, 0.000000e+00, 5.048860e+03, 2.885924e+01, 3.051794e+02, 5.937953e+02, …

2 econometrics  inequality  r 

สมมติว่าคุณต้องการประเมินผลตอบแทนการศึกษา รุ่น 1 (ไม่มีบันทึก) : ถือว่า DGP คือ: Wผม= α + βxผม+ ζผม+ eผมwi=α+βxi+ζi+eiw_{i} = \alpha + \beta x_{i} + \zeta_{i} + e_{i} โดยที่คือการเรียนหลายปีζ ฉันเป็นเซลล์สืบพันธุ์ที่ไม่ได้ถูกค้นพบ (เช่นความสามารถในการจับภาพ) และeเป็นข้อผิดพลาดที่แปลกประหลาด นอกจากนี้ค่าจ้างวัดเป็น$ต่อชั่วโมงxxxζผมζi\zeta_{i}อีee คำถามที่ 1 : เนื่องจากตัวแปรตามอยู่ในค่าจ้างต่อชั่วโมงนี่หมายความว่า , e iยังอยู่ในค่าจ้างต่อชั่วโมงหรือไม่? เช่นเดียวกันสำหรับคอมโพสิตβ x i ? หากเป็นกรณีนี้β - การกลับไปสู่การศึกษา - ถูกกำหนดให้เป็นค่าจ้างต่อชั่วโมงต่อปีของประสบการณ์α , ζผมα,ζi\alpha, \zeta_{i}อีผมeie_{i}βxผมβxi\beta x_{i}ββ\beta รุ่น 2 …

2 econometrics  applied-econometrics  wages 

ฉันกำลังอ่านผ่าน"นโยบายการเงินที่ทำให้ตกใจ: เราได้เรียนรู้อะไรและอะไรจะจบ" และหวังว่าจะมีใครบางคนที่นี่สามารถให้ความกระจ่างเกี่ยวกับการเรียกร้องที่เกิดขึ้นภายในว่าข้อผิดพลาดการวัดในข้อมูลที่ใช้โดยผู้กำหนดนโยบายสามารถนำไปสู่การละเมิดข้อสมมติซ้ำ: สำหรับการอ้างอิงของสมการ (2.1): ที่ฉ( )เป็นกฎข้อเสนอแนะที่แผนที่ชุดข้อมูลแกมมาลงไปในการดำเนินการ (องค์ประกอบที่เป็นระบบของการเคลื่อนไหวในตราสารนโยบาย ) โดยผู้ผลิตนโยบายและσ s ε s Tหมายถึงภายนอกช็อตการดำเนินนโยบายการเงินSเสื้อ= f( Ωเสื้อ) + σsεsเสื้อSเสื้อ=ฉ(Ωเสื้อ)+σsεเสื้อsS_t = f(\Omega_t) +\sigma_s \epsilon_t^sฉ( )f()f()σsεsเสื้อσsεเสื้อs\sigma_s \epsilon_t^s ผู้เขียนให้คำนิยามนี้สำหรับข้อสันนิษฐานซ้ำ: ตอนนี้พวกเขาวางสมการที่ง่ายพอสำหรับเครื่องมือนโยบายการเงินที่รวมเอากฎข้อเสนอแนะและอนุญาตสำหรับการช็อกนโยบายการเงินภายนอกบางประเภท: ตอนนี้สิ่งที่ฉันต้องการสังคายนาคือทำไมรัฐต่าง ๆ สำหรับพารามิเตอร์ภายในเนื่องจากข้อสันนิษฐานของข้อผิดพลาดการวัดแบบดั้งเดิมทำ / ไม่ก่อให้เกิดการละเมิดข้อสมมติซ้ำ:

2 macroeconomics  econometrics  monetary-policy 

ในรูปแบบการถดถอยเชิงเส้นและเพื่อให้เรามีความสามารถในการตีความβ ฉันเป็นΔ E ( Y |ทั้งหมดคงยกเว้น x ฉัน ) = β ฉัน Δ xฉัน ฉันกำลังคิดในการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ต่อเนื่อง ดังนั้นเราสามารถตีความตัวประมาณของβ iเป็นการประมาณว่าเกิดอะไรขึ้นโดยเฉลี่ยE(y|X)=x′βE(y|X)=x′βE(y|X)=x'\betaβiβi\beta_iΔE(y|all fixed except xi)=βiΔxiΔE(y|all fixed except xi)=βiΔxi\Delta E(y|\text{all fixed except } x_i)=\beta_i \Delta x_iβiβi\beta_i ผมสงสัยว่าถ้าการตีความของตัวประมาณค่าสัมประสิทธิ์นี้ถูกเก็บรักษาไว้ยังเมื่อเรามีรูปแบบการเข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบ ... E(%Δy|all fixed except xi)≈βi%ΔxiE(%Δy|all fixed except xi)≈βi%Δxi E(\%\Delta y|\text{all fixed except } x_i)\approx \beta_i \%\Delta x_i ความช่วยเหลือใด ๆ …

2 econometrics 

ฉันจะเริ่มต้นด้วยตัวอย่าง การวิเคราะห์ระดับรัฐของความแปรปรวนของอัตราการตายของทารก: แนวทางสังคมและระบบนิเวศ 73% ของการเสียชีวิตของทารกอธิบายในสหรัฐอเมริกาโดยตัวแปรเพียงไม่กี่ ความสัมพันธ์เชิงเลขชี้กำลังของ IQ และความมั่งคั่งของประชาชาติ 69% ของ GDP ต่อคนอธิบายโดย IQ การประมาณอัตราการฆ่าตัวตายในประเทศที่ไม่ได้รายงานสถิติการฆ่าตัวตาย 78% ของความแปรปรวนของอัตราการฆ่าตัวตายอธิบายไว้ในรุ่น 2 ตารางที่ 3 ตัวอย่างแบบจำลองอะไรบ้างที่มีพลังในการอธิบายมากมายสำหรับปรากฏการณ์ทางสังคมขนาดใหญ่

2 econometrics 

ฉันเป็นนักชีววิทยาที่ใช้ข้อมูล GDP เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัยครั้งต่อไปของฉันและฉันกำลังค้นหาช่องว่างขนาดใหญ่ในข้อมูลทั้งในแง่ของปีและประเทศ ฉันสงสัยว่าวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดในการรวบรวมและเปรียบเทียบ GDP คืออะไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งความผิดจะใช้เวลา 5 ปีและค่าเฉลี่ยทั่วประเทศที่มีข้อมูลหลายปีในขณะที่ประเทศอื่น ๆ โดยใช้ข้อมูลปีเดียวเท่านั้น? ฉันสนใจที่จะสามารถเปรียบเทียบหลายประเทศและไม่สนใจที่จะเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป ความคิดเห็นใด ๆ หรือคำแนะนำวรรณกรรมจะได้รับการชื่นชมอย่างมาก

1 econometrics  gdp 

คำสั่ง Stata สำหรับการคำนวณจุดเปลี่ยนในการถดถอยคืออะไรและวิเคราะห์ว่ามีการกระจายข้อมูลในแต่ละด้านของจุดเปลี่ยนอย่างไร

1 econometrics  stata 

ฉันได้ทำการศึกษาด้วยตนเองเกี่ยวกับระบบอุปสงค์ที่เกือบจะเป็นที่ต้องการและเคยได้ยินเกี่ยวกับระบบอุปสงค์ของรอตเตอร์ดัมที่พัฒนาโดย Henri Theil . ฉันกำลังมองหาแหล่งข้อมูลใน google scholar ที่ให้ภาพรวมเกี่ยวกับเรื่องนี้ แต่ฉันมีปัญหาในการค้นหาสิ่งที่ครอบคลุม ทุกคนใน Econ.SE มีสไลด์ / กระดาษเพื่อแนะนำอีกครั้งหรือมีภาพรวมพื้นฐานของแบบจำลองที่พวกเขาสามารถแชร์ได้ที่นี่

1 econometrics  reference-request  demand-system-estimation 

ฉันมีคำถามเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างหุ้นและตัวแปรการไหล ฉันรู้ว่าตัวแปรหุ้นเป็นวัดที่จุดที่ระบุในเวลาและการไหลของตัวแปรนี้เป็นวัดในช่วงเวลาเช่นจากT - 1ไปทีtttt−1t−1t-1ttt เมื่อนักเศรษฐศาสตร์คำนวณอัตราส่วนระหว่างหุ้นและตัวแปรการไหลในบางกรณีพวกเขาใช้ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตสำหรับตัวแปรการไหลและตัวแปรหุ้นที่ไม่เปลี่ยนแปลง ลองมาตัวอย่าง: อัตราส่วนที่นิยมมากในปัจจุบันคือ "credit-to-gdp" เกือบทุกการศึกษาคำนวณอัตราส่วนเครดิตต่อ gdp สำหรับปีโดยใช้ตัวแปรหุ้นของเครดิตที่tและค่าเฉลี่ยเรขาคณิตของ gdp จากt - 1และt (เช่นMendoza & Terrones, 2008หรือDell'Ariccia et al , 2012 ) แต่ทำไมพวกเขาถึงทำเช่นนี้ ฉันรู้ความแตกต่างระหว่างแนวคิดทั้งสอง แต่คำถามสำหรับฉันยังคงเป็น "อะไรนะ"ttttttt−1t−1t-1ttt ลองพิจารณาตัวอย่างเคาน์เตอร์: รายได้ต่อคน รายได้เป็นตัวแปรการไหลอย่างชัดเจนในขณะที่จำนวนคนในระบบเศรษฐกิจเป็นตัวแปรสต็อก แต่เท่าที่ฉันรู้ว่าไม่มีใครแม้แต่จะพิจารณาใช้ค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตหรืออะไรเช่นนี้ มันเป็นเพียงนิสัยปัญหาที่ปฏิบัติได้ (ถ้าเรามีข้อมูลที่เราทำถ้าไม่ใช่เราไม่ได้) หรือมีเหตุผลเชิงตรรกะ (ทางคณิตศาสตร์) ที่อยู่เบื้องหลังแนวทางนี้หรือไม่? จนถึงตอนนี้ฉันไม่สามารถหาคำตอบที่น่าเชื่อถือได้และฉันก็รู้สึกว่านี่เป็นเพียงวิธีการในการทำให้ข้อมูลราบรื่นขึ้นเล็กน้อย

1 macroeconomics  econometrics  mathematical-economics 

คำถามของฉันเกี่ยวกับNAIRU ( อัตราเงินเฟ้อที่ไม่เร่งรัดการว่างงาน ) และความเกี่ยวข้องกับนโยบายการเงินของธนาคารกลางยุโรป ฉันได้อ่านบางแห่งที่Philips Curveได้ถูกทำให้เสียชื่อเสียงเพราะถือว่าง่ายเกินไป เป็นเช่นนั้นสำหรับ NAIRU ด้วยหรือไม่ ดังที่ฉันเข้าใจแล้วประมาณการของ NAIRU อาจมีปัจจัยข้อผิดพลาดร้ายแรง นักเศรษฐศาสตร์ประเมินความน่าเชื่อถือได้หรือไม่? คะแนนโบนัสหากคุณสามารถให้บริบทที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับความเกี่ยวข้องของมัน (หรือขาดมัน) เกี่ยวกับยูโรโซน หรือไปยังแหล่งข้อมูลที่จะช่วยฉัน 1 Ball, L. , & Mankiw, NG (2002) NAIRU ในทฤษฎีและการปฏิบัติ Cambridge, MA: สำนักวิจัยเศรษฐกิจแห่งชาติ

1 econometrics  monetary-policy