5617
.pdfДля 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