Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

5617

.pdf
Скачиваний:
1
Добавлен:
13.11.2022
Размер:
2.26 Mб
Скачать

Для сравнения приведём отчёт об оценке модели с фиксированными эффектами в пакете STATA.

panel variable: f, 1 to 3 time variable: year, 1 to 10

 

 

 

 

 

. xtreg y x,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

fe

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Fixed-effects (within) regression

 

Number of obs

=

30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Group variable (i): f

 

 

Number of groups

=

3

 

 

 

R-sq: within = 0.9542

 

 

 

 

 

 

 

between = 0.5537

 

 

 

 

 

 

 

overall = 0.9178

 

 

 

 

 

 

 

F(1,26)

 

=

541.66

 

 

 

 

corr(u_i, Xb) = -0.2342

 

Prob > F

=

0.0000

 

 

 

 

 

------------------------------------------------------------------------------

 

 

y |

Coef. Std. Err.

t

P>|t|

[95% Conf. Interval]

 

 

-------------

+----------------------------------------------------------------

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x |

1.141378

.0490418

23.27

0.000

1.040572

1.242185

 

cons | -2.106577

.7938837

-2.65

0.013

-3.738429

-.474726

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 4.9 – Отчёт об оценке модели в пакете STATA

Как и отмечалось, при оценке по любому методу (объединённая модель, модель с фиксированными эффектами и др.) в этом пакете выдаются все три оценки коэффициента детерминации (R-sq: within, between и overall) (рисунок 4.9), и исследователю нужно уметь применять тот или иной коэффициент в зависимости от анализируемой модели.

Приведём пример, иллюстрирующий недостаток модели с фиксированными эффектами, заключающийся в том, что в этом случае не учитываются факторы, не меняющиеся во времени. Пусть рассматривается пример определения индивидуальной заработной платы (wage) 545

индивидуумов за 8 лет по показателям SCHOOL, EXPER, UNION, MAR, BLACK, HISP,

PUB (образование, опыт работы, состоит ли в профсоюзе, семейное положение, негр, испанец, работа в индивидуальном секторе). При этом SCHOOL, BLACK, HISP не меняются во времени.

Оценка параметров модели с фиксированными эффектами (пакет STATA) имеет вид (сокращённый вариант отчёта)

91

------------------------------------------------------------------------------

|

Coef.

Std. Err.

t

P>|t|

[95% Conf. Interval]

-----+------------------------------------------------------------------------

 

 

 

 

 

 

 

 

SCHOOL | (dropped)

 

 

EXPER |

.116457

.0084309

13.81

0.000

.0999275

.1329865

EXPER2 | -.0042886

.0006054

-7.08

0.000

-.0054756

-.0031015

UNION |

.081203

.0193159

4.20

0.000

.0433325

.1190736

MAR |

.0451061

.0183114

2.46

0.014

.009205

.0810072

 

 

BLACK | (dropped)

 

 

 

 

HISP | (dropped)

 

 

PUB |

.0349267

.0386082

0.90

0.366

-.040768

.1106214

_cons |

1.065698

.0266766

39.95

0.000

1.013396

1.118

Как видим, три указанных фактора не участвуют в оценке модели (dropped – «игнорируется»). А в модели со случайными эффектами они присутствуют.

------------------------------------------------------------------------------

WAGE | Coef. Std. Err.

z P>|z| [95% Conf. Interval]

-------------

+----------------------------------------------------------------

 

 

 

 

 

SCHOOL |

.1010237

.0089219

11.32 0.000

.0835372

.1185103

EXPER |

.1117851

.0082709

13.52

0.000

.0955744

.1279959

EXPER2 | -.0040575

.000592

-6.85

0.000

-.0052177

-.0028972

UNION |

.1064134

.0178669

5.96

0.000

.0713949

.1414319

MAR |

.0625465

.0167762

3.73

0.000

.0296658

.0954272

BLACK | -.1440026

.0476439

-3.02

0.003

-.237383

-.0506223

HISP |

.0197269

.0426303

0.46

0.644

-.0638269

.1032807

PUB |

.0301555

.0364671

0.83

0.408

-.0413187

.1016296

_cons | -.1043113

.110834

-0.94

0.347

-.3215421

.1129194

В тесте Хаусмана эти факторы также не участвуют:

 

 

Test hausman

 

|

(b)

(B)

Difference

S.E.

--------+

----------------------------------------------------------------

 

 

 

EXPER |

.116457

.1117851

.0046718

.0016345

EXPER2 |

-.0042886

-.0040575

-.0002311

.0001269

UNION |

.081203

.1064134

-.0252104

.0073402

MAR |

.0451061

.0625465

-.0174403

.0073395

PUB |

.0349267

.0301555

.0047713

.0126785

------------------------------------------------------------------------------

b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 31.75

Prob>chi2 = 0.0000

Тест Хаусмана показывает, что в этом случае предпочтение желательно отдать модели с фиксированными эффектами (Prob>chi2 = 0.0000).

92

Библиографический список

1.Вербик Марно. Путеводитель по современной эконометрике : пер. с англ. В. А. Банникова; науч. ред. и предис. С. А. Айвазяна. – М. : Научная книга, 2008. («Библиотека Солев»).

2.Доугерти К. Введение в эконометрику / К. Доугерти. – М. : Финансы и статистика, 1999.

3.Магнус Я. Р. Эконометрика. Начальный курс : учебник / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий. – 7-е изд., испр. – М. : Дело, 2005.

4. Носко В. П. Эконометрика. Кн. 1. Ч. 1,2 : учебник / В. П. Носко. – М. : Дело РАНХиГС, 2011. (Сер. «Академический учебник»).

5.Носко В. П. Эконометрика. Кн. 2. Ч. 3,4 : учебник / В. П. Носко. – М. : Дело РАНХиГС, 2011. (Сер. «Академический учебник»).

6.Эконометрика : учебник / под ред. И. И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб.

идоп. – М. : Финансы и статистика, 2007.

7.Эконометрика : учебник / под ред. д-ра экон. наук, проф. В. С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008.

8.Ben Vogelvang Econometrics Theory and Applications with EViews, Pearson Education Limited: Prentice Hall, 2005.

9.Gujarati D. N. Basic Econometrics, New York: Mc Graw–Hill, 2003.

10.EViews 7 Users Guide I, II. QMS QUANTITATIV MICRO SOFTWARE, LLC. 2009.

93

Оглавление

Предисловие ……………………………………………………………………….3

Основные понятия…………………………………………………………………4

Глава 1.

Анализ одномерных временных рядов………….………………...5

1.1. Анализ временного ряда на стационарность (автокорреляционная

функция)

.................................................................................................................5

1.2.Компоненты временного ряда ……………………………………………….8

1.3.Показатели точности прогноза……………………………………………...12

1.4.Сглаживание уровней временных рядов……………………………..……13

1.5.Аналитическое выравнивание временных рядов……………………….....16

1.6.Проверка стабильности модели тренда (тест Чоу)…………………….…..17

1.7.Применение фиктивных переменных при моделировании тренда………21

1.8.Сезонная декомпозиция временного ряда………………………………….23

1.9. Полиномиальные модели экспоненциально взвешенных средних……....27 1.10. Моделирование стационарных временных рядов………………….…….30

1.10.1.Процессы белого шума и случайного блуждания……………………..30

1.10.2.Процесс случайного блуждания и единичный корень………………..34

1.10.3.Модель скользящего среднего и процесс белого шума……………….37

1.10.4.Модели авторегрессии – скользящего среднего

(методология Бокса-Дженкинса) ………………………………………………38

Глава 2. Многомерные модели временных рядов…………… ……….…45

2.1.Динамические модели со стационарными переменными…………….….46

2.1.1.Модель коррекции остатков……………………………………………...47

2.1.2.Модель частичного приспособления…………………………………….48

2.1.3.Уравнения модели с полиномиально распределённым лагом

(лаги Алмон)……………………………………………………………………..50

2.1.4.Уравнения модели с геометрически распределённым лагом

(метод Койка)…………………………………………………………..………..54

2.2.Динамические модели с нестационарными переменными……….……...55

2.2.1. Ложная регрессия…………………………………………………………55

2.2.2. Единичные корни и коинтеграция…………………………………….…59

Глава 3. Векторные модели авторегрессии………………………………...64

94

3.1.Общие положения………………………………………………………...…64

3.2.Тест Гренджера на причинность…………………………………………...67

3.3.Модель коррекции остатков для нестационарных временных рядов…...70

Глава 4. Панельные данные…………………………………………….……76

4.1.Основные понятия…………………………………………………………..76

4.2Модель с фиксированными эффектами……………………………..….…78

4.3.Модель со случайными эффектами……………………………….…….…80

4.4. Фиксированные эффекты или случайные?.................................................

82

4.5. Качество подгонки панельных данных моделью…….………….…….….84

Библиографический список ………………………...………………………..93

Оглавление…………………………………………………………………….94

95

Учебное издание

Павел Яковлевич Бушин

Эконометрика Анализ временных рядов

Учебное пособие

Редактор Г. С. Одинцова

______________________________________________________________________

Подписано в печать

2013г. Формат 60 х 84 / 16.

Бумага писчая.

Печать цифровая.

Усл.п.л. 5,6.

Уч.-изд.л. 4,0.

Тираж 210 экз.

Заказ №

______________________________________________________________________

680042, Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 134, ХГАЭП, РИЦ

96

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]