Especificar el modelo de regresión de la econometría
En la econometría, el modelo de regresión es un punto de partida común de un análisis. A medida que define el modelo de regresión, es necesario tener en cuenta varios elementos:
La teoría económica, la intuición y el sentido común deben todo motivar a su modelo de regresión.
La técnica de estimación de regresión más común, mínimos cuadrados ordinarios (MCO), obtiene los mejores cálculos de su modelo si los supuestos CLRM sostienen.
Suponiendo una distribución normal del término de error es importante para la prueba de hipótesis y la predicción / pronóstico.
Cuando se estima un modelo de regresión, en econometría aplicada y los lectores de la investigación suponen que el investigador eligió las correctas variables independientes, lo que significa que son verdaderamente susceptibles de causar cambios en la variable dependiente (el resultado de interés). Los datos y la estimación de su modelo en última instancia, revelan que las variables independientes son factores importantes y cuáles no lo son. Sin embargo, antes de obtener resultados, es necesario proporcionar una justificación sólida para las variables que hayas elegido.
Una vez que haya especificado el modelo y adquirió sus datos, el análisis de regresión permite estimar las relaciones económicas que ha definido en el modelo. Los resultados de las estimaciones ofrecen una aproximación cuantitativa de la relación entre las variables independientes y dependientes. OLS es la técnica más común utilizada para estos cálculos. Por lo general, usted confía en un software especializado para producir sus estimaciones. Sin embargo, inicialmente utilizando cálculos manuales en situaciones con sólo uno observaciones variables y relativamente pocos independientes, puede familiarizarse con la técnica OLS y obtener una mejor comprensión de los algoritmos y la salida del software.
No hay un modelo de regresión es perfecto. El término de error contiene la influencia de los factores (variables) que afectan a la variable dependiente y no son capturadas por la variable independiente (s). Las características del término de error son de importancia crítica en la econometría. Usted necesita varios supuestos sobre el término de error para demostrar que los resultados de MCO son precisos. La suposición de que el término de error se distribuye normalmente no se requiere para realizar la estimación MCO, pero es necesario cuando se quiere producir intervalos de confianza y / o llevar a cabo pruebas de hipótesis con sus estimaciones de MCO.
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