Questions tagged «econometrics»

计量经济学是将统计方法应用于经济数据的各种目的，例如检验假设，推断因果关系和预测未来趋势。仅将此标签用于与计量经济技术的理论方面有关的问题。

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与简化形式的估算相比，结构估算是什么？
我听说过很多关于结构估算的定义。但这对我来说似乎从来都不是很清楚。有时我听说一个人可能称之为“简化形式”的估算实际上应该称为结构估算。抱歉，我没有示例可以说明，但我想知道是否有人可以澄清，希望提供指向论文或其他来源的链接。与简化形式的估算相比，结构估算是什么？潜在结果框架是否算作结构方程式？
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在哪里可以找到有关收入和社会流动性的数据？数据可以追溯到多远？
我对收入和社会流动性感兴趣。我了解Piketty的研究涉及很长一段时间内的收入分配。我还看到了切蒂和塞兹关于美国收入和社会流动性的一些研究。我想知道，Chetty和Saez工作使用哪些数据？还有哪些其他潜在数据可用？它还有多久？ 很高兴看到谁能找到最远的数据。（此外，数据不必一定是美国数据。）
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如果“控制变量”也是内生的，会发生什么？
我从事政治经济学工作，许多模型都包含“无辜的”控制变量，例如人口，不平等，殖民地遗产等，因此作者可以声称自己的独立利益变量没有偏见。 但是，如果这些控制变量中的任何一个是某些省略变量的内生因素，这是否会污染所有自变量的无偏性？ 如果是这样，那我们该怎么办？忽略那些控制变量，它们自身会导致省略变量偏差。将它们包括在内，它们将污染模型中的所有内容。 示例：研究人员想知道不平等是否会导致暴力，他控制了一些事情： 看到不平等很可能是内生的（由于省略了利他主义的变量变量（Level of altruism），他将尝试为不等式找到工具变量。但是，成长和发展是否也可能是内生的（即与利他主义水平相关）？Violence=Inequality+Growth+Development+ϵViolence=Inequality+Growth+Development+ϵ\begin{equation} Violence = Inequality + Growth + Development + \epsilon \end{equation} 这个例子可能看起来很愚蠢，但是我的观点是在政治经济学/发展工作中，有太多因素在起作用（但仍被省略），我恐怕LHS中包含的许多变量都是内生的。然而，研究人员通常只为自己的宠物自变量寻找一种工具。
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计量经济学：弹性对我的回归或任何回归有意义吗？
几个月前，我在这个组织实习。而且，作为一个远在眼前的礼物，我决定度过我的上周时间，不管我有什么休息时间，都去调查影响教师工资的因素。我遇到的教师工资问题是给定州的分配不当。我有很多观察结果都紧贴工资水平的低端。我试图通过将可比工资指数纳入因变量（教师工资）来解决此问题，但发现的结果与我的项目范围完全不符。相反，我决定记录我的因变量。很好，因为现在我的工资呈正态分布，并且在直方图中看起来很完美。当我开始测试时，我到了最后一个独立变量，即财产税申报单。我的固定工资问题在我的财产税申报表中也很明显。我的财产税报税表偏向低端。因此，我也记录了该变量，它仍然通过了原假设检验。 我不确定这是否正确，但是通过比较一个记录变量与另一个记录变量的变化，可以得出弹性。假设这是正确的，我的回归方程（类似于LogWages = B0 + B1（LogPropertyTaxReturns））显示了两个变量之间的弹性。这有意义吗？如果我的目标是了解在我州的任何给定县中哪个变量对教师工资的影响最大，那么表明这两个变量之间的弹性是否有帮助？我们希望将教师工资最低的县提高到更高的水平，以提高他们的生活水平，但是我担心我的推断离实际观察结果还差得很远，因此我的结论回归方程毫无意义。 编辑：我最大的担心之一是我应该使用非线性模型来显示关系。我觉得在这种线性回归中强迫因变量和自变量共同起作用在某种程度上是一种误导。
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计量经济学可以测试价格与腐败之间的相关性或因果关系吗？
本周有消息称一些价格上涨。我听说在一些腐败程度很高的国家，价格也较高。我想知道是否存在因果关系或两者同时存在。如果声明属实，那么找到一些支持的材料将很有趣。是否进行了一些研究，例如比较能源的价格水平并测试经济中的腐败程度（贿赂，黑市，不受监管的市场）是否会影响价格？
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了解随机过程的构造
我已经看到了以以下方式建模/构造的随机过程。 考虑概率空间并令为（可测量的）变换 ，我们用它来模拟采样点随时间的演变。同样，令为随机向量。然后，随机过程用于通过公式来观察序列建模 或 小号小号：Ω →交通Ω ω X X ：Ω →交通ř Ñ { X 吨：吨= 0 ，1 ，。。。} X 吨（ω ）= X [ 小号吨（ω ）] X 吨 = X ∘ 小号吨。(Ω,F,Pr)(Ω,F,Pr)(\Omega, \mathcal F, Pr)SS\mathbb SS:Ω→ΩS:Ω→Ω\mathbb S: \Omega \rightarrow \Omegaωω\omegaXXXX:Ω→RnX:Ω→RnX: \Omega \rightarrow \mathbb R^n{Xt:t=0,1,...}{Xt:t=0,1,...}\{ X_t: t=0,1,...\}Xt(ω)=X[St(ω)]Xt(ω)=X[St(ω)] X_t(\omega) = X[\mathbb S^t(\omega)] Xt=X∘St.Xt=X∘St. …
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不同行业的经济影响是什么？
研究人员每赚1美元，会使经济改善5美元，财务人员每赚1美元，使经济损失 0.60 美元。 因此，Reddit Economics昨天提出了上述主张，后来又撤回了上述主张，我想知道在计量经济学领域，是否有任何有关职业如何影响国民经济的准则。 RIMS II和类似系统都集中在区域经济上，并且在很大程度上受到预期支出模式的驱动，因此集中在等式的需求方面。 是否有基于生产率或供给的GDP等价概念？像按NAICS / SIC代码或其他工业名称分类的工人生产率（我知道目前在职和在职的美国工人的总数一样）？ 接下来，是否有我可以参考的比较研究来比较该时间跨度和国家/地区之间的指标？（即，NAFTA之后与墨西哥电子制造商的产量相比，日本电子制造商大约在1980年以前的产量）。
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OLS需求估计中的偏差：偏差总是低估了需求的弹性吗？
一些论文认为，取决于仪器的质量，OLS产生的偏差比IV估计的偏差小。假设我们考虑了需求估算方程。 假设OLS中需求弹性为负。根据我的直觉，弱小的工具应该对OLS产生有偏见的估计，但同样会产生负的估计。你们能举个例子吗？我无法真正把握IV估计如何导致更偏向的估计。
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用于教授IV回归的开放获取数据集
我正在寻找一个数据集，以向（一组工程师）展示如何在计量经济学实践中使用工具变量技术。 我总是可以自己整理数据，但我认为对于每个使用真实（而非复杂）数据来复制实际研究的人来说，它可能会更有趣。 ps。如果这对本网站来说不对，请原谅我。
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计量经济学具有经验价值的证据是什么？
经济是具有许多变量的极其复杂的系统，更不用说它们是从复杂的人的相互作用中产生的事实。我同意经济体具有某些基本原理，但我仍然对计量经济学作为一门科学的整体价值持怀疑态度。 一个真正有用的计量经济学将是预测经济未来行为的宝贵工具，尤其是在预测最近的金融危机和大萧条等冲击时。但这并没有发生。 如果计量经济学无法预测未来，我们怎么知道它甚至可以有效地描述过去？有什么证据表明它具有经验价值？ 澄清度 我很抱歉这可能造成任何混乱，但让我澄清一下我在这里寻找的内容。我认为这是一个认识论问题。更好的表述方式可能是：“计量经济学是否符合科学方法？” 或只是“这是科学吗？” 至少从理论上讲，这是一个具体的，可以回答的问题，即使正如Alecos Papadopoulos在其回答中指出的那样，这也是程度问题。（我分享一个观点。） 这并不意味着计量经济学的成功和失败的特定示例不相关。
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2SLS回归中的差异
通常，当我们进行差异差估算时，我们以OLS简化形式进行估算，如下所示： 但是，我想知道组是否是内源性的（例如自我选择的），但是我们可以定义一个“合格的”治疗组，估计差异是否更精确-in-diff以OLS / 2SLS形式表示为： 并得到，然后 Ť ř Ë 一吨米ë ñÿ我Ť= α 甲˚FŤ è [RŤ+ γŤř Ë 一吨米ë Ñ 吨一世+ δ一个˚F吨Ë - [R * Ťř Ë 一吨米ë Ñ 吨我，Ť+ X我Ťβ+ ϵ我，Ťÿ一世Ť=α一个FŤË[RŤ+γŤ[RË一个Ť米ËñŤ一世+δ一个FŤË[R∗Ť[RË一个Ť米ËñŤ一世，Ť+X一世Ťβ+ϵ一世，Ť Y_{it}=\alpha After_t+\gamma Treatment_i+\delta After*Treatment_{i,t}+X_{it}\beta+\epsilon_{i,t} Ť ř Ë 一吨米ë Ñ Ť 我，吨 = Ç ö Ñ 小号吨一个Ñ 吨+ α 甲˚F 吨é …
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总体人口回归
当包括所有总体时，回归中系数的标准误的含义是什么？ 这个问题让我很困惑。因为在我看来，包括整个总体时，标准错误没有意义-无需统计推断，因为您已经拥有了整个总体。 但是，即使在顶级期刊上发表的许多文章也是如此广泛地使用了它。例如，如果我正在研究一个国家的GDP增长率与其人口密度之间的关系，则可以进行回归分析： GDPi=α+βPopi+γXi+ϵiGDPi=α+βPopi+γXi+ϵi GDP_i = \alpha + \beta Pop_i + \gamma \mathbf{X}_i + \epsilon_i 与地球上所有195个国家/地区合作。在这种情况下，所有国家（人口）都包括在内。但是所有文献仍在讨论系数的统计意义。 有人可以解释整个人口回归时是否滥用统计推断？
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诺贝尔经验奖
诺贝尔经济学奖的获得者是否因其本质上主要或实质上是经验（而非理论）的工作而获奖？
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如何在固定效应面板泊松模型中测试自回归残差项？
我有六年来不同地区新公司数量的面板数据。我正在估计具有乘法固定效应的静态泊松回归*；我还尝试通过引入滞后因变量来估算动态模型，但无法使后者模型起作用。现在，我想测试静态模型中的残差是否具有自相关性，以便对动力学的重要性有所了解。但是，我在教科书中找不到对此的任何诊断测试（我看过Wooldridge，Cameron＆Trivedi，Winkelmann，Greene），也没有在研究论文中看到这种测试。由于未识别模型中的各个效应，因此我一开始不知道如何计算有意义的残差。∗∗^* 是否有人1）知道如何计算有意义的残差；和2）知道这些面板固定效应泊松模型的诊断测试吗？ 仅供参考：我在静态模型中使用Stata（12.1版）-xtpoisson，fe vce（robust）-命令。Stata的后估计命令可以计算预测值等，但仅假设各个效果均为零。 横截面（或合并的）泊松回归模型将期望的计数 y数建模为 E [ y i | X 我 ] = EXP （X 我 β ），与 β系数和 X 我的变量。添加与面板数据个别固定效应的一种常见方式是让效果 α 我乘法进入此模型： ë [ ÿ 我吨 | X 我吨，α 我 ] = α∗∗^*ÿÿyË[ y一世| X一世] = exp（X一世β）Ë[ÿ一世|X一世]=经验值⁡（X一世β）E[y_i|x_i]=\exp(X_i\beta)ββ\betaX一世X一世X_iα一世α一世\alpha_{i}。Ë[ y我Ť| X我Ť，α一世] = α一世经验值（X我Ťβ）Ë[ÿ一世Ť|X一世Ť，α一世]=α一世经验值⁡（X一世Ťβ）E[y_{it}|X_{it},\alpha_i]=\alpha_i\exp(X_{it}\beta)
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