Método de análisis de variables instrumentales, materiales de aprendizaje, ayuda para dudas.

#Definición de econometría La econometría se basa en ciertas teorías económicas y datos estadísticos, utilizando matemáticas, métodos estadísticos y tecnología informática para establecer modelos econométricos como el principal medio para analizar y estudiar cuantitativamente variables económicas con características aleatorias entre sí. El contenido principal incluye econometría teórica y econometría aplicada.

#Los pasos y métodos de investigación de la econometría determinan variables y relaciones matemáticas - configuración del modelo; analizan las relaciones cuantitativas específicas entre variables - estiman los parámetros; concluyen la confiabilidad del análisis económico y la aplicación del modelo de pronóstico; /p>

#¿Cuáles son las dificultades para estimar modelos de rezago distribuidos? a. Grado de libertad. Si se pierden demasiados grados de libertad, el sesgo de estimación aumentará y la prueba de significancia no será válida. b.Problemas lineales múltiples*. Generalmente hay más de una * linealidad en la variable rezagada. c. La longitud del retraso es difícil de determinar.

#Método de variable instrumental 1. Altamente correlacionado con la variable explicativa a la que reemplaza. 2. No tiene nada que ver con términos de perturbación aleatoria. 3. No se correlaciona con otras variables explicativas para evitar la linealidad múltiple.

#Concepto básico de variables ficticias Las variables ficticias son variables construidas artificialmente, con valores de 0 y 1 como representantes de variables de atributos.

#Diferencias entre modelos de ecuaciones simultáneas a. El modelo de ecuaciones simultáneas consta de varias ecuaciones simples. Hay más de una variable que explicar. b. Hay ecuaciones estocásticas y ecuaciones deterministas en el modelo, pero se debe incluir la ecuación estocástica. c. No solo existe una relación causal unidireccional entre la variable explicada y la variable explicada, sino también una relación causal mutua. Las variables explicativas pueden estar relacionadas con términos de perturbación aleatoria.

#Múltiplo incompleto* * *Consecuencias lineales:

La varianza de los estimadores de parámetros aumenta

2. Al estimar intervalos de parámetros, el intervalo de confianza suele ser mayor.

3. En casos graves, la prueba de hipótesis puede conducir fácilmente a juicios erróneos.

4. En casos graves, r2 puede ser grande y la prueba f es significativa, pero la prueba T puede no ser significativa, lo que lleva a conclusiones erróneas.

1. 2. Método 3 del factor de expansión de la varianza. Juicios intuitivos, como una gran desviación estándar de los coeficientes de regresión o una desviación de la teoría económica 4. Método de regresión por pasos.

#Autocorrelación: la inercia del sistema económico. efectos rezagados sobre la actividad económica. Correlación derivada del tratamiento de datos. Fenómeno de la telaraña. Error de configuración del modelo. Media cero, subestima la varianza de las estimaciones de los parámetros, tiene un impacto en la predicción del modelo, sobreestima T, F, r2 no es confiable, tiene un impacto en el modelo y reduce la precisión de la predicción.

#Heterocedasticidad: Algunas variables explicativas importantes se omiten en el modelo. La especificación del modelo es incorrecta. Cambios en el error de medición. La diferencia en unidades generales en datos transversales. Imparcial, consistente, inválido, exagera la importancia estadística de los parámetros estimados, afecta la predicción y la predicción de Y no es válida.

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