Che materia stai cercando?

Anteprima

ESTRATTO DOCUMENTO

!

Variabile dipendente: uhat^2

coefficiente errore std. rapporto t p-value

-------------------------------------------------------------

const 172786 116517 1,483 0,1414

x1t 9678,91 19992,4 0,4841 0,6294

x2t -41044,2 23422,7 -1,752 0,0830 *

x3t -1877,99 2379,17 -0,7893 0,4319

x4t -2772,71 6094,60 -0,4549 0,6502

x5t 366,275 1601,06 0,2288 0,8195

x6t 666,318 2378,31 0,2802 0,7800

x7t 144,093 958,639 0,1503 0,8808

sq_x1t 4174,16 2065,97 2,020 0,0462 **

X2_X3 2035,98 2259,97 0,9009 0,3699

X2_X4 -230,647 299,688 -0,7696 0,4435

X2_X5 -1679,36 621,391 -2,703 0,0082 ***

X2_X6 -95,7418 206,231 -0,4642 0,6435

X2_X7 471,452 269,320 1,751 0,0833 *

X2_X8 -49,2153 112,363 -0,4380 0,6624

sq_x2t 2646,70 1409,12 1,878 0,0634 *

X3_X4 114,715 225,353 0,5090 0,6119

X3_X5 55,1744 549,050 0,1005 0,9202

X3_X6 -126,986 183,591 -0,6917 0,4908

X3_X7 -16,6364 232,919 -0,07143 0,9432

X3_X8 -142,693 106,511 -1,340 0,1836

sq_x3t 31,9324 20,9398 1,525 0,1306

X4_X5 -9,70821 60,9742 -0,1592 0,8738

X4_X6 -12,2822 21,4540 -0,5725 0,5684

X4_X7 -6,65000 24,6154 -0,2702 0,7876

X4_X8 12,4738 10,3619 1,204 0,2317

sq_x4t 180,460 107,235 1,683 0,0957 *

X5_X6 70,7027 54,0445 1,308 0,1940

X5_X7 -16,8858 54,5475 -0,3096 0,7576

X5_X8 29,6656 29,3575 1,010 0,3149

sq_x5t -13,8882 13,6022 -1,021 0,3099

X6_X7 -16,0486 21,8825 -0,7334 0,4651

X6_X8 -2,68037 10,7477 -0,2494 0,8036

sq_x6t -15,7124 19,7957 -0,7937 0,4294

X7_X8 -17,1152 12,2676 -1,395 0,1663

! sq_x7t 4,92363 4,16818 1,181 0,2405

! R-quadro = 0,362384

Statistica test: TR^2 = 47,109884,

!

con p-value = P(Chi-quadro(35) > 47,109884) = 0,082957

!!

Il p-value > 0.05 e quindi accettiamo Ho, cioè l’ipotesi di omoschedasticità.!

!

Test di White per l'eteroschedasticit‡ (solo quadrati)

OLS, usando le osservazioni 1-130

!

Variabile dipendente: uhat^2

coefficiente errore std. rapporto t p-value

------------------------------------------------------------

const 146470 59294,3 2,470 0,0150 **

x1t -7780,37 5839,55 -1,332 0,1854

x2t -25698,4 16180,1 -1,588 0,1150

x3t -1530,06 940,864 -1,626 0,1066

x4t -3953,16 2725,28 -1,451 0,1496

x5t 88,7094 189,144 0,4690 0,6400

x6t 786,982 217,782 3,614 0,0004 ***

x7t 15,9515 102,083 0,1563 0,8761

sq_x1t 3695,85 1772,25 2,085 0,0392 **

sq_x2t 1963,01 1198,73 1,638 0,1042

sq_x3t 28,1975 17,2332 1,636 0,1045

sq_x4t 129,321 92,3593 1,400 0,1641

sq_x5t -18,2406 10,8798 -1,677 0,0963 *

sq_x6t 1,51025 16,8613 0,08957 0,9288

! sq_x7t 2,67650 3,38672 0,7903 0,4310

! R-quadro = 0,184333

Statistica test: TR^2 = 23,963249,

con p-value = P(Chi-quadro(14) > 23,963249) = 0,046293

!!

!

Test di Jarque-Bera:!

!

Livello di significatività 0.05 !

Ho i residui si distribuiscono secondo una normale!

H1 i residui non si distribuiscono come una normale!

!

Test per la normalit‡ di uhat1:

!

Test di Doornik-Hansen = 0,434183, con p-value 0,804856

!

W di Shapiro-Wilk = 0,993504, con p-value 0,817148

!

Test di Lilliefors = 0,0692712, con p-value ~= 0,13

Test di Jarque-Bera = 0,891196, con p-value 0,640441

!

Il valore del p-value risulta 0.6848, accetto l’ipotesi nulla, i residui si distribuiscono come una normale.!

!!

!!

!

Test di autocorrelazione LM:!

!

p=1!

!

Livello di significatività 0.05!

Ho: assenza di autocorrelazione!

!!

H1: presenza di autocorrelazione!

Test di Breusch-Godfrey per l'autocorrelazione del prim'ordine

OLS, usando le osservazioni 1-130

!

Variabile dipendente: uhat

coefficiente errore std. rapporto t p-value

-------------------------------------------------------------

const -110,327 52,4718 -2,103 0,0376 **

x1t -13,4525 6,98236 -1,927 0,0564 *

x2t 8,26716 5,72043 1,445 0,1510

x3t 1,99597 0,643168 3,103 0,0024 ***

x4t 1,73408 1,46320 1,185 0,2383

x5t 0,650447 0,571022 1,139 0,2569

x6t 0,0786410 0,640267 0,1228 0,9024

x7t -1,13457 0,313742 -3,616 0,0004 ***

! uhat_1 -0,901497 0,0483574 -18,64 2,25e-37 ***

! R-quadro = 0,741750

Statistica test: LMF = 347,538017,

!

con p-value = P(F(1,121) > 347,538) = 2,25e-37

Statistica alternativa: TR^2 = 96,427484,

!

con p-value = P(Chi-quadro(1) > 96,4275) = 9,26e-23

Ljung-Box Q' = 90,0562,

con p-value = P(Chi-quadro(1) > 90,0562) = 2,31e-21

!!

Guardando il p-value sicuramente rifiuto Ho, dunque c’è autocorrelazione.!

!!

ES.5!

!

Sulla base dei risultati ottenuti con i test, l’introduzione di variabili ritardate potrebbe migliorare la qualità

della stima?!

!

ES.5.1!

!

Stima del modello di regressione dinamico riferito alla variabile Y.!

!!

!!

!

ES.5.2!

!

Vi sono effetti di multicollinearità?!

Secondo il test condotto non ci sono problemi di collinearità.!

!

Test di collinearità !

!

!

Fattori di Inflazione della Varianza (VIF)

Valore minimo possibile: 1.0

Valori superiori a 10.0 indicano un problema di collinearit‡

! x1t 1,100

x1t_1 1,139

x2t 1,229

x2t_1 1,232

x3t 1,118

x3t_1 1,093

x4t 1,322

x4t_1 1,336

x5t 1,927

x5t_1 1,929

x6t 1,106

x6t_1 1,082

x7t 2,310

x7t_1 2,136

! Yt_1 1,218

VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), dove R(j) Ë il coefficiente di correlazione multipla

!

tra la variabile j e le altre variabili indipendenti

!

Propriet‡ della matrice X'X:

Norma 1 = 3249409,6

Determinante = 3,7390323e+57

Reciproco del numero di condizione = 2,0929426e-07

!!

ES.5.3!

!

Analisi dei residui del modello generale per verificare la similarità con una realizzazione generata da un

!!

processo white noise.!

Distribuzione di frequenza per uhat1, oss. 2-130

!

Numero di intervalli = 11, media = 4,40647e-15, scarto quadratico medio = 66,0662

! Intervallo P.med. Frequenza Rel. Cum.

< -129,10 -143,68 2 1,55% 1,55%

-129,10 - -99,937 -114,52 6 4,65% 6,20% *

-99,937 - -70,777 -85,357 7 5,43% 11,63% *

-70,777 - -41,616 -56,197 21 16,28% 27,91% *****

-41,616 - -12,456 -27,036 19 14,73% 42,64% *****

-12,456 - 16,704 2,1242 22 17,05% 59,69% ******

16,704 - 45,865 31,285 17 13,18% 72,87% ****

45,865 - 75,025 60,445 19 14,73% 87,60% *****

75,025 - 104,19 89,605 11 8,53% 96,12% ***

104,19 - 133,35 118,77 4 3,10% 99,22% *

! >= 133,35 147,93 1 0,78% 100,00%

Test per l'ipotesi nulla di distribuzione normale:

Chi-quadro(2) = 2,253 con p-value 0,32424

!!

Il test sulla normalità dei residui conferma la similarità per un processo white noise.!

!!

ES. 5.4 e 5.5!

!

Selezione dei repressori in base ai criteri R2-aggiustato, AIC e BIC.!

!

Criterio di eliminazione: inizio ad eliminare i parametri con p-value più alto.!

!!

!!

!! !!

!!

!!

!!

!!

!!

!!

!!

!!

!!

!

!

!

Secondo l’AIC:!


ACQUISTATO

4 volte

PAGINE

12

PESO

1.67 MB

PUBBLICATO

+1 anno fa


DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea in economia e commercio
SSD:
A.A.: 2014-2015

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher marco.brondi di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Introduzione all'econometria e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Ca' Foscari Venezia - Unive o del prof Billio Monica.

Acquista con carta o conto PayPal

Scarica il file tutte le volte che vuoi

Paga con un conto PayPal per usufruire della garanzia Soddisfatto o rimborsato

Recensioni
Ti è piaciuto questo appunto? Valutalo!

Altri appunti di Introduzione all'econometria

Econometria - Appunti
Appunto
Esami di econometria con soluzione, prof. Casarin
Esercitazione
Econometria - Prova Pratica
Esercitazione
Introduzione all'Econometria - Prova pratica
Esercitazione