Top PDF 計量経済学モデル

古典的回帰モデルとOLS推定計量経済学鹿野研究室 note08

... 回帰直線 Y ˆ i = a + bX i を OLS 推定 →OLS 残差（予測誤差） ˆu i が発生。 Y i = ˆ Y i + ˆ u i = a ∗ + b ∗ X i + ˆ u i (1) ⊲ 通常、回帰直線で被説明変数 Y i の変動・個体差を全て捉えるのはムリ。線形回帰モデル：あらかじめ誤差の存在を認め、 X i と Y i の関係を ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide14

... 被説明変数としてのダミー：線形確率モデル 再び二値ダミー D i = 0, 1 を考える。⇒ 分析の目的によっては，被説明変数がダミー変数となることも。例： D i は既婚ダミー（未婚なら 0・既婚なら 1）⇒ 個人 i の社会経済属性 X 1i , X 2i , . . . , X ki が D i に与える影響の推定。例： D i は企業の倒産ダミー ⇒ D i を財務状況 X 1i , X ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide08

... 証明：前段で証明済み。図 1：β > 0 の古典的回帰モデルを、(X i , Y i ) 平面上に描いたイメージ。 X i の値で期待値 E(Y i ) の位置が決まり、次いで誤差 u i が加わることで E(Y i ) を中心に Y i の正規分布が形成。 ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide12

... 以上の結果を一般型でまとめれば ... 公式 1 ( 偏回帰係数の意味 ) 一般的な重回帰モデル Y i = α + β 1 X 1i + β 2 X 2i + · · · + β k X ki + u i (8) の偏回帰係数 β j （ j = 1, 2, . . . , k）は、「仮に X ji 以外の変数が観測間で同一水準のとき、 X ji が Y i の期待値に与える影響」を測る。 ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide13

... 説明変数・被説明変数をうまく変換することで ... モデルのデータへのフィットを改善。回帰係数（偏回帰係数）にさまざまな意味を持たせる。一見非線形なモデルも、変数変換で線形回帰モデルの形式にすることが可能。 ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide15

... 通常の OLS と制約付きの OLS の、決定的な違い。制約なしの通常の OLS：4 つの調節弁 {a, b 1 , b 2 , b 3 } をフルに操作し、残差 2 乗和を最小化。制約下の OLS：二つの調節弁が既に {b 1 , b 2 } = {5, 1} と固定。 ⇒ 残された {a, b 3 } だけを調節して、何とかモデルをデータに ...

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イントロダクション計量経済学鹿野研究室 note01

... 計量経済学＝経済学の実証分析のための統計手法。統計的推測がベース。 ⊲ 統計的推測：母集団モデルの設定 → 標本抽出、母数の推定と仮説検定。 Remark ：なぜ計量経済学が必要？（なぜ通常の統計学ではダメ？） ⊲ 通常の統計学：（物理・臨床実験）が前提 ⇒ ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide16

... しかし、もし係数が両サブサンプルで均一ならば、分析を 2 回に分けるのはムダ。 ⇒ 線形制約で言えば、係数均一性の仮定 H 0 : α = α ′ , β 1 = β 1 ′ , . . . , β k = β k ′ . (13) 上式が真ならば標本のプールが許され、推定すべきモデルは ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide18

... の推定を考える。このとき上式を母回帰関数と呼ぶ。上式は抽象的なので、具体的な線形回帰モデル を仮定。 E(Y i |X i ) = α + βX i (20) 多次元の母回帰関数として、線形の重回帰モデルでもよい。 ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide21

... 2 次のステップを r 回繰り返し、r 個の推定値を記録。 1 コンピュータで、モデルからサンプル数 n の擬似データを発生。 2 その擬似データに特定の推定法を適用し、推定値を記録。 ...

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短期日本経済マクロ計量モデル(2018年版)の構造と乗数分析

... 世界需要が１％増加すると実質 GDP は１年目に 0.3％程度拡大する。なお、上記のシミュレーションは、そのいずれもがモデルの内挿期間である 2014 年からの３年間を対象としたものだが、「短期」分析を意図したモデルの性格上、２年目以降の数字は参考程度に位置づけられる。また、乗数はあくまでもモデルの動学特性を検討するため ...

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短期日本経済マクロ計量モデル(2018年版)の構造と乗数分析

... 世界需要が１％増加すると実質 GDP は１年目に 0.3％程度拡大する。なお、上記のシミュレーションは、そのいずれもがモデルの内挿期間である 2014 年からの３年間を対象としたものだが、「短期」分析を意図したモデルの性格上、２年目以降の数字は参考程度に位置づけられる。また、乗数はあくまでもモデルの動学特性を検討するため ...

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学部応用計量経済学 Masumi Kawade Site 003aecm

... 1. 説明変数の過剰：真のモデルに必要な説明変数はあるが、余分な変数もある 2. 説明変数の不足：真のモデルとして必要な説明変数が足りない C. 真のモデルと異なるモデルを推定した差の問題はあるのか考える D. 説明変数の過剰 ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide04

... 「標本平均 X による母平均 µ の統計的推測」から学ぶべきこと。 ¯ 標本 X 1 , X 2 , . . . , X n の発生プロセスと母数パラメータの役割を結びつける、母集団モデルの重要性。統計量の性能は一般に、標本の確率的な性質に依存。 ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide24

... 市場均衡モデルの構造型と誘導型市場取引の価格・数量データから、市場均衡モデル における需要曲線・供給曲線を IV 推定する方法を考る。市場均衡モデルは、同時方程式モデル（講義ノート #22）の一例。 ...

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最尤法計量経済学鹿野研究室

... ⊲ ∴ ML 推定はサンプル数が十分多いならば、最高の性能を持つ。 ⊲ ただし母集団モデル・標本抽出に関しいくつかの条件（）が必要。 ⊲ 証明は入門レベルをはるかに超えるので、上級の数理統計学のテキストを参照。 Remark ：最尤法は、モーメント法（講義ノート #19 ）と共に、適用範囲の広い推定法。 ...

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最尤法計量経済学鹿野研究室

... ⊲ log L(α, β) を α 、 β で ⇒ α ˆ 、 ˆβ 。 ⊲ 注意： OLS ・ IV 推定と違い、プロビットは非線形回帰モデル。 ⇒ 推定値を解析的に解くことができない。数値最適化が必要。 ⊲ gretl の「モデル」 → 「 limited dependent variable 」 → 「プロビット」 → 「二値」。 ...

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解答計量経済学鹿野研究室

... ii. 欠点：予測値 Y ˆ i = ˆα + ˆβX i が必ずしも 0 と 1 の間に収まらず、条件付き確率のモデルとして不適切。 (b) プロビット i. 利点 1 ：予測値 Y ˆ i = Φ( ˆα + ˆβX i ) が必ず 0 と 1 の間に収まるので、条件付き確率のモデルとして適切。 ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide22

... 例 :「警官数 police i の増加は、犯罪 crime i に対し抑止効果があるか」の実証分析で、次の回帰モデルを推定。 crime i = α + β 1 police i + β 2 others i + u i . (24) 各地域の警官数はランダムか？ ⇒ 犯罪の多い地域ほど、警官が多く配備されているはず。 ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide23

... いま、回帰モデル (1) 式に関し、説明変数 X i でも被説明変数 Y i でもない、第三の変数 Z i を観測できるものと仮定。この Z i は X i だけに作用し、 u i とは独立であるとする。 ( Z i ...

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