Содержание
- 2. Спецификация уравнения регрессии Выбор переменных (предыдущая лекция) Выбор формы зависимости
- 3. Цели лекции 1. Свести вместе все, что мы знаем о выборе формы зависимости и рассмотреть особенности
- 4. Роль постоянного члена регрессии 1. Свободный член абсорбирует все смещения и сдвиги 2. Исключение постоянного члена
- 5. Интерпретация постоянного члена регрессии 1. Постоянный член задает точку пересечения графика уравнения регрессии с осью Y
- 6. Пример роли постоянного члена. Анализ затрат β0 − постоянные затраты, β1Q − переменные затраты Необоснованное исключение
- 7. Последствия исключения постоянного члена 1. Оценки коэффициентов при переменных искажаются и смещаются 2. t-статистики становятся некорректными
- 8. Роль постоянного члена регрессии. Выводы Выводы: 1. За редкими и обоснованными исключениями не следует исключать постоянный
- 9. Выбор формы зависимости Альтернативные функциональные формы 1. Линейные зависимости 2. Нелинейные зависимости, приводящиеся преобразованием переменных к
- 10. Линейные зависимости Интерпретация коэффициентов регрессии: предельные эффекты факторов (при постоянстве прочих факторов) Вычисление эластичностей Анализ эластичностей
- 11. Логарифмические зависимости Интерпретация коэффициентов регрессии: являются непосредственно факторными эластичностями Теперь наклон переменный
- 12. Логарифмические зависимости В зависимости от значений коэффициентов регрессии логарифмические зависимости отображают большое разнообразие форм k
- 13. Логарифмические зависимости Изокванты (которые были прямыми линиями для линейного уравнения) теперь становятся привычными для экономической теории
- 14. Пример. Производственная функция Кобба-Дугласа Замена переменных делает уравнение линейным Сумма эластичностей указывает на эффект масштаба
- 15. Пример. Производственная функция Кобба-Дугласа Переходим к удельным величинам (на единицу труда) Теперь переход к логарифмам позволяет
- 16. Пример. Производственная функция Кобба-Дугласа После логарифмирования Здесь также можно использовать ограничение на эффект масштаба Учет и
- 17. Линейно-логарифмические зависимости В нелинейной паре коэффициент наклона рассчитывается как: Вычисление эластичности:
- 18. Линейно-логарифмические зависимости В зависимости от значений коэффициентов регрессии полулогарифмические зависимости отображают большое разнообразие форм с эффектом
- 19. Логарифмически-линейные зависимости Наклон: Эластичность: Эти функции хорошо подходят для моделирования эффектов, которые проявляются в процентном выражении
- 20. Полиномиальные формы зависимости Наклон: Эластичность: Эти функции хорошо подходят для моделирования эффекта масштаба, анализа максимумов и
- 21. Полиномиальные формы зависимости В зависимости от знаков коэффициентов регрессии квадратичные зависимости имеют U-образную и обратную U-образную
- 22. Обратные формы зависимости Наклон: Эластичность: Асимптота: Эти функции хорошо подходят для моделирования эффектов полного насыщения и
- 23. Сводка результатов для альтернативных форм связи
- 24. Ограниченное использование нелинейных форм за пределами выборки
- 25. Последствия неправильного использования функциональных форм 1. Ухудшение статистических характеристик (качества) уравнения (не всегда) 2. Невозможность использования
- 26. Нелинейный метод наименьших квадратов Используется в тех случаях, когда уравнение не приводится с помощью преобразований переменных
- 27. Пример. Кривая Филлипса Нетрудно убедиться, что система уравнений является нелинейной относительно неизвестных параметров
- 28. Нелинейный метод наименьших квадратов. Способы реализации Численные методы: 1. Метод прямого поиска минимума функционала Q(β) 2.
- 30. Скачать презентацию