Вопросы к главе X
1. Каковы последствия ошибок измерений зависимой переменной?
2. Каковы последствия ошибок измерений независимых переменных?
3. Каковы последствия ошибок измерений и зависимой и независимых переменных?
4. Охарактеризуйте модели с фиктивными независимыими переменными.
5. Дайте классификацию моделей с дискретными заивисимыми переменными.
6. В чем состоит суть моделей бинарного выбора?
7. Какие законы распределений наиболее часто используются в моделях бинарного выбора?
8. В чем состоят недостатки линейной модели вероятности?
9. Охарактеризуйте модель бинарного выбора, исходящую из групповых данных?
10. Что собой представляет многомерная probit-модель?
11. Что собой представляют модели множественного выбора?
12. Какие типы моделей используются для описания выбора среди неупорядоченных альтернатив?
13. Каким образом моделируется выбор среди упорядоченных альтернатив?
14. Какие законы распределений используются в моделях счетных данных?
15. Охарактеризуйте последствия построения эконометрической модели на основе усеченной выборки?
16. Как изменяются математическое ожидание и дисперсия зависимой переменной, если при оценки параметров модели используется цензурированная выборка?
17. Охарактеризуйте модели случайно усеченных выборок.
18. Каковы особенности применения метода максимального правдоподобия для оценки параметров моделей с дискретными зависимыми переменными?
19. Как выглядят необходимые условия максимизации логарифма функции правдоподобия для моделей усеченных и цензурированных выборок?
20. Что собой представляет метод максимального счета?
21. В чем суть kernel-метода?
Упражнения к главе х Задание 10.1
Logit-модель была применена к выборке, в которой y=1, если количество занятых в фирме выросло (y=0 – в противном случае), х1 – доход фирмы, в млн. $;х2=1, если фирма относится к области высоких технологий (х2=0 – в противном случае). Получена следующая модель:
Требуется определить оценку вероятности роста занятости для фирмы высокотехнологичной фирмы А с доходом в 5 млн. $ и для фирмы Б, не относящейся к сфере высоких технологий и имеющей доход 7 млн. $.
Задание 10.2
Имеется выборка, состоящая из 528 наблюдений, в которой y=1, если заработная плата работника ниже 5$ в час (y=0 – в противном случае). Предполагается, что уровень заработной платы зависит от следующих факторов: х1 – образование, лет; х2 – пол (1–женский, 0 – мужской); х3 – опыт работы, лет. В табл. 10.1 приведены коэффициенты, полученные при оценке линейной регрессии y от х1, х2 и х3 с помощью МНК, и при оценке Logit-модели с помощью нелинейного МНК.
Таблица 10.1
|
Коэффициенты |
|
||
|
линейной регрессии |
Logit-модели |
Выборочные средние |
|
1 |
0,94 |
5,87 |
1 |
|
х1 |
–0,05 |
–0,56 |
13,09 |
|
х2 |
0,15 |
1,26 |
0,46 |
|
х3 |
–0,01 |
–0,06 |
17,66 |
|
Требуется:
1. Определить на основе Logit-модели, оценку вероятности для мужчины и для женщины, имеющих 12 лет образования и 15 лет опыта работы, оказаться низкооплачиваемыми работниками.
2. Определить на основе Logit-модели, изменение оценки вероятности быть низко оплачиваемым работником для мужчины с характеристиками из п. 1, если он проучится на один год больше.
3. Ответить на вопросы п. 1–2 с использованием линейной регрессионной модели.