Especificando o seu modelo de regressão econometria
Video: Estatística - Parte 5 - Regressão Linear Simples
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Em econometria, o modelo de regressão é um ponto de partida comum de uma análise. Como você define o seu modelo de regressão, é preciso considerar vários elementos:
Video: Estatística - Aula 16: Regressão Linear
A teoria econômica, intuição e bom senso deve tudo motivar o seu modelo de regressão.
Video: Modelo de Regressão Linear Simples - Resolução de Exercícios
A técnica de estimativa de regressão mais comum, Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), obtém as melhores estimativas do seu modelo se as suposições CLRM segurar.
Assumindo uma distribuição normal do termo de erro é importante para testes de hipóteses e predição / previsão.
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Quando um modelo de regressão é estimada, aplicado econometristas e leitores da pesquisa assumem que o pesquisador escolheu as variáveis independentes corretos, o que significa que eles são verdadeiramente susceptível de causar mudanças na variável dependente (o resultado de interesse). Os dados ea estimativa de seu modelo acabará por revelar quais as variáveis independentes são fatores importantes e quais não são. No entanto, antes de obter resultados, você precisará fornecer uma justificação sólida para as variáveis que você escolheu.
Depois de ter especificado o modelo e adquiriu os seus dados, análise de regressão permite estimar as relações econômicas que você definiu no modelo. Os resultados da estimativa quantitativa proporcionar uma aproximação da relação entre as variáveis independentes e dependentes. OLS é a técnica mais comum utilizada para estes cálculos. Normalmente, você confiar em software especializado para produzir as estimativas. No entanto, inicialmente usando cálculos manuais em situações com apenas um observações variáveis e relativamente poucos independentes, você pode ganhar familiaridade com a técnica de OLS e obter uma melhor compreensão de algoritmos e de saída do software.
No modelo de regressão é perfeito. O termo de erro contém a influência de quaisquer fatores (variáveis) que afetam a variável dependente e não são capturadas pela sua variável independente (s). As características do termo de erro são de importância crítica em econometria. Você precisa de várias suposições sobre o termo de erro para provar que os resultados de MQO são precisos. A suposição de que o termo de erro é normalmente distribuída não é necessária para a realização de estimativa OLS, mas é necessário quando você quer produzir intervalos de confiança e / ou realizar testes de hipóteses com suas estimativas de MQO.