Störterm, Hypothesen und Bestimmtheitsmaß in der Ökonometrie

u und : Trmino d prturbacion alatoria. Str trmino RCOG im alatoriedad prsnt ls rlacions ENTR Variablen económicas. Introducir die ui s stocastica Ecuaciones dtrminista7 an Stelle von y, sowohl x, + adcuada sha rprsntar die wirtschaftliche ralidad. Gründe concrtas x ls q introducir in Ecuaciones ui: ui s die Summe der innumrabls Faktoren pqña Größe der Variablen q incidn globalmnt SOBR dpndient YQ nicht stan prsnts in Ecuaciones. DCIR s, rprsnta die Summe von d und AM2 aqyos Faktoren explicativos
q x cualkier Grund, nicht in stan contni2 ls rgrsors xji, s tambien Einführung begründet seinen x existncia der den Fehlern der mdida ls in Variablen, q ac q rlacion entryas nicht gesund prfcta. Und letztlich x, x d ls agrgacion der Wirtschaftspolitik, tambien lo q q ls Ursachen rlacions ENTR Variablen prfcta gesund.

Verteilung der Wahrscheinlichkeiten rspcto u und d: u tien spranza null: e (u) = 0, i = 1, ..., n. Sto bedeutet aunql trmino q ui d prturbacion Positive Werte lassen sich Form und ngativos nehmen alatoria d d mdia wert cro, s DCIR nicht sistmaticamnt Positive Werte oder ngativos. RCOG, Eiter, pqña Vielzahl von Faktoren Größenordnung q, d mdia, VALN cro. Incumplimiento afcta Ihre procso d stimacion. Matricialmnt, s sta ipotsis rprsnta cm e (u) = 0. Ui s omoscdastico (tien varianza konstant). DCIR s, d ls trminos alle prturbacion d ls obsrvacions tienn der gleichen varianza var (u) = e (u) ^ 2 = ? 2 = 1, ... N. Disprsion Werte der ls Mo. Trmino jedes prturbacion sha obsrvacion um Ihre mdia nicht geht auf dpndr d ls ls tat explicativas Werte q, q aber er fuhr fort mit nach Mr. Everything rcorrido mis d + d ls. Intuitivamnt bedeutet str supusto inobsrvabls q ls q RCOG Faktoren "oder" gleich tienn Variabilität sha obsrvacions d ls alle mustra.L incumplimiento d sta ipotsis s dnomina etroscdasticidad. Formalmnts rprsnta x var (u) = ? ^ 2 und y = 1, ... N. S 1a d Menschenhandel Situation, in der die Werte der disprsion d ls 1a dtrminada Variablen xji DPND d ls q nimmt Werte DIXA Variablen. Ui nicht sta autocorrlacionado. DCIR s, ls trminos d prturbacion corrspondients 2 obsrvacions difrnts nicht stan rlaciona2. Formalmnt: VOCs (ui, us) = e (uius) = 0, y ? S, und s = 1, ..., n. St q ls bedeutet supusto Faktoren inobsrvabls rcogi2 enl trmino d prturbacion corrspondients 2 obsrvacions mustrals nicht rlaciona2.L incumplimiento stan d dnomina autocorrlacion sta ipotsis s, cm s rprsnta VOCs (ui, us) = e (uius) = ? ^ 2 ? 0 und ? S, und s = 1, ..., n. Conjuntamnt, ls supustos omoscdasticidad und nicht autocorrlacion originan q Matriz varianzas skalarer und covarianzas du gesund und in der concrto SIGUIER var (u) = E (uu ') = ? ^ 2 * u i d 1 folgt Modlin Wahrscheinlichkeiten normal. Considrando, ad + q tien mdia cro und varianza konstant podmos Scriba sta ipotsis cm ui ~ N (0, ? ^ 2). Matricialmnt, Hinzufügen autocorrlacion nicht, Scriba podmos qu ~ N (0, ? ^ 2 * i). S DCIR, dado q ui s die Summe vieler Faktoren Größenordnung pqña, sntido considrar q tien weiterhin Modlin 1 Wahrscheinlichkeiten von normal.

Hypothesen k debn cumplirse zu erhalten stimador ? ^ MCO

obsrvando die exprsion Mo. Stimador MCO VMOS q existncia sein Gehen, der existncia der Matriz (X'X) dpndr ^ -1. Por eso, qsad uniica ipotsis erreichen das Meer m² X 1a Matriz nicht eindeutig sto s, q gerecht wird db | X'X | ? 0. Im Falle s, vrifica Rango ql d X s gleich xamtros numro Mo. Modlin d, p (x) = ky, x So gibt es die Matriz (X'X) ^ 2

DEFINICION R ^ 2: Die Bestimmung des coeficinete definieren sich aus der bekannten Zerlegung der Summe der Platz. R ^ 2 = SCE / SCT oder 1 - (SCR / SCT), siendo SCE: ? (yi-y) ^ 2 Summe der quadrierten erklärt das Modell. Sct: ? (yi-y) ^ 2, quadratische Summe. Scr: ?Ei ^ 2 quadratische Summe der Abfälle. TMB R ^ 2 kann als R = s ^ 2y ^ 2 / s ^ 2y = 1 - (se ^ 2 / s ^ 2Y) definiert werden. Coeficiente ist ein dimensionsloser und kann nur Werte zwischen 0-1 zu nehmen. = Oder wenn die eingestellte Modell nicht erklären, oh, die kohärente und die representatividad ist nulo angepasst Modell ist null. Wenn die S ^ 2Y vollständig durch X. Erklärt werden Der verbleibende varianza cero, por tanto, erzeugt keine Abfälle. Diríamos por tanto, Coeficiente der Bestimmung wird eine doppelte Auslegung haben: Als Teil der S ^ 2y X. Wie die durch die Maßnahme von kohärenten bondad erstellt wurde. R2 * 100: Ist die porcentaje varianza explicado von y por el modelo, es decir, fürdie als unabhängige Variablen.

R `^ 2 behoben: 1 - (SCR / (nk)) / SCT / (n-1) = 1 - (n-1) (nk) * (1-R ^ 2). Coeficiente Verwendung bestimmter corregido werden im Vergleich zu Modellen mit variablen dependiente gleichen und die gleiche funktionale Form. Lost bestrafen, die Freiheitsgrade der Zugriffe auf Variablen incluir indep erforderlich. ? R ^ 2 R ^ 2, R ^ 2 e [- ?, 1], in der Nähe am besten zu 1