12 Rozdíl mezi ekonomickým a ekonometrickým modelem

Question 1

ekonomický model

Answer 1

je odvozen z ekonomické teorie
zjednodušená abstrakce reálného světa

y = f (x1, x2, x3, x4)

Question 2

ekonometrický model

Answer 2

specifická forma algebraického modelu zahrnující jednu nebo více náhodných proměnných

Question 3

typy regresních funkcí

Answer 3

lineární
nelineární - linearizovatelné
nelineární - nelinearizovatelné

Question 4

regresní přímka

Answer 4

nejjednodušší případ regresní funkce

Question 5

další regresní funkce

Answer 5

modifikovaný exponenciální trend
logistický exponenciální trend
gompertzova křivka

Question 6

volba regresní funkce

Answer 6

reziduální součet čtverců SSR
koeficient determinace R2

Question 7

princip metody nejmenších čtverců

Answer 7

výsledné řešení minimalizuje součet čtverců odchylek vůči rovnici
pro řešení lineární regrese

Question 8

test statistické významnosti regresních parametrů

Answer 8

zda má vysvětlující proměnná vliv na závisle proměnnou
lze vyřešit testy statistické významnosti jednotlivých regresních parametrů

Question 9

testování klasických předpokladů

Answer 9

normalita reziduí
homoskedasticita
autokorelace

Question 10

normalita reziduí

Answer 10

náhodná složka ei (bílý šum) představovaná rezidui by měla mít nulovou střední hodnotu a normální rozdělení
testuje se pomocí shapiro-wilk testu, kolmogorov-smirnov testu a pearson testu

Question 11

heteroskedasticita

Answer 11

náhodné složky mají mít stejný rozptyl
identifikuje se graficky nebo pomocí testu statistických hypotéz (spearman test korelace, white test, goldfeld-quand test)

H0 - homoskedasticita
H1 - heteroskedasticita

Question 12

řešení problémů s heteroskedasticitou

Answer 12

vážená metoda nejmenších čtverců
robustní odhady HCE

Question 13

vážená metoda nejmenších čtverců

Answer 13

používá se v případech, kde je možné určit funkční závislost rozptylu na vysvětlujících proměnných
každé pozorování je váženo, kdy váhy jsou inverze funkční závislosti rozptylu na vysvětlujících proměnných

Question 14

robustní odhady HCE

Answer 14

pokud není nalezena vhodná transformace k odstranění problému s heteroskedasticitou, lze využít robustní odhady směrodatné odchylky

whitův estimátor

Question 15

autokorelace

Answer 15

jednotlivá pozorování nejsou mezi sebou korelována
časté u časových řad

určuje se durbin-watson statistikou

Question 16

vícerozměrné lineární regresní modely

Answer 16

používá se metoda nejmenších čtverců
nalézají se odhady regresních parametrů, pro které je SSR minimální a hledá se min funkce SSR

Question 17

multikolinearita

Answer 17

všechny proměnné v regresi jsou velmi silně navzájem korelovány

silně korelované proměnné se vynechají

Question 18

umělé proměnné

Answer 18

představují způsob, jak převést kvalitativní vysvětlující proměnné do podoby kvantitativních vysvětlujících proměnných

pouze hodnoty 0 a 1

pro možnost využití kvalitativních proměnných do regresních modelů