Schema Econometria

MORENO CLASSICO

LINEARE

# pjxti

pzxtzt

pzxtz

Yt

(2) t T

pre Ut

Xtk

+ +

t

+ + 2

= -

-

. . . .

. . . . . ,

,

Ht

pi -

- Ht

's )

(

(2) costate

Xtz DOTEN

2

=

Yt zpixtj

pet Ut

+

-

- )

( )

:(

)

ick.si/!i ?

÷ ! !

tame

Im

' methane

?

!

" ' ?

- at

= :

,÷

,

man

,

i .

.

. . e

pre

CLASH

" ''

IPOTESI CHE if )

÷¥÷÷÷÷÷÷÷÷÷

"

)

ECU O

* - "

'

www.os.e.s.a.ie

" .

* .⇐

. .

stoaestiae

X

* non )

dependent

(

)

( pierro linear

T

X

' meme

X

Rg

* c

k colonne

rango

= x a n on

)

(

STIMATOREOLS LEASE SQUARES

ORDINARY

" '

)

( -

p X' Y

x - x

= -

PROFIT Elf ]

distortion =p

• Non : l

B E

U

→ queasiest

)

Efficient cowfrouto stinuetore

the

→

( di Gauss

Teoreuue OLS

• mernov outro

e

a - estimator

§

L

L

" "

best )

piuerriciectte

( linear unbiased distorted

( n on

)

( FITIATI REM

OSSERVATI

ACTUAL e DNI

VALOR , spiegere

feuouueuo

Y do

• ACTUAL : I Xp spiegdzieuetorrrita

'

) - PY

( x' Y modem

dial

-

X

FIITATI x -

x

:

• =

= -

I Spiegel

I B) modelled

deal

Y parte

LIT MY

PY

=Y

REN WI y von

: = =

• =

- -

-

z

- '

)

( X

p ' X

X

X

= PROIEZIONE

MATRICE

)

( P ANNIHILATOR

IT MATHAI

M = -

' P Mi

PROPRIETA e

-

ideiupotuze P

P' =p M

Mim

• : -

e -

sinrnetria '

=P

P '

M M

• : -

e -

ortogouovitoi O

MP =

• :

ERROR RESIDNI

vs

*nm÷÷÷¥s÷

J

U DUI

RESH

ERROR eleroschedestici

omoschedostici

* * e

correlate autocorrect

e mon y

SULTAN

Rt UTLI I

residue regressor

' x'

ortogouiaiitoi tea

1) O

e : -

- T

'

ie uuiiulerceita residue

media couupiouoie dei e-

ha

2) la 0=0

modulo

se nuke

amore :

, I -0=0

ortogououitoi

3) ' vauoritiutoti

residue '

tra e :

intercom

ie osserveti

vaiori

dei aaupiauerie

media

e-

media couupionaie

la

se beguile

ha

g) modulo alee

we ' ,

F

vaiorifihtati I

dei -

: -

( )

R2 COEFFICIENT '

BONTA

N )

Z

5)

)

tss-i.EC 512 Ei ( Yi

TSS

Yi = -

- intercede 7)

ie Yi

FT 2

E. (

Iii Ei

he ESS

se RSS

Ess Tss

modem +

Ess : -

= -

- -

-

- E) Ei ?

I Ui

O 2

( RSS

Rss :

-

= -1=2 RSI 122--0

ESI I

0<122 intercut

122 I la

s modem sold

• a

con

=

= - TSS TSS 122=2 deterministic

modeled

•

'

STINA O

M u t~lo.IT/eAtimetikeidWM#

" )

#

"" ""

"

✓ →

" and N

I "

"

" ° ~ X'

Z' AZ ltreccie )

=) n A

sinmetiae idempotent

metric e

Ie e

¥1

' :

( x

fu I # - XF

'

E

XT Ut

U' U n

n -

- O'

GI u )

(

( ) EVIL

EU stinuetore

E

C- distort

oh au

T per

-

= non

- O

osservehile

U

MI sostituisco

non >

= con

di Ie

porto

Uso al

M )

( Xttraaien

(

' Fu

) M

I ,

n

U'MjY=Ug EY X'

Req n trim,

= =

fRs÷) )

tr

C- ( k

T

m =

= - Eu

)

( stimuetore

ou

Effy

C- ou

distorter

RSI

= per

= non

T K

-

Eu ERROR ATUA 't

STANDARD REGRESSION dip

veriauzekoveriauze

di ou

slime rice di

la we

serve met

per

I

pm ( )

) ou -

xx

(

Cov =

↳ '

f dip

) Xjj

(

Cu j

( '

j

Ver x VARLANZA TEORECA

= EL dip

fsj

VI ) j

( Xl

( SAMATA

ZA

' VARTAN

X

= Eu

self ;) Cx '

= x

PART ZIONATA

REGRESS IONE :-)

=/ f

! !

!

P 1.

Y uh "

¥ E

¥ ! I

¥

+ tu

"

m ¥5

=

= + ' i :* :

:c -

,

, ,

( .

2)

TX -

paz .

)

p^z ' '

( Xi

's X'zMzY

( -

) May

Xz

Xa

X Xz Ma

Mz =

= ) )

'

) ' 2×2

'

[ ( )

'

'

( - ( -

Xs It Xz

Xs Xz

Xs Xz

Xs Mz

Ma It =

e

con -

- -

- SCARF

→ APPLICATION

E MORENO DAUA MEDIA

IN

: post Xzpz

Xp U

Y X1

U

+ +

= =

)

( Fg espiecelive

¥ variable

motive

= delle

e

dove ,

, . .

, .

idcioeuo interacted preticoeueute

"

92 '

- -

XI Xi

) -

)

'

( ( '

Xz May Xz

Xz Ma dove Xz

Ms Xs

=

→ Ie

= -

( 27×2

K - mt÷÷÷÷÷t÷l÷÷÷÷÷l ÷÷:÷t÷t÷÷÷÷÷H÷÷t

iii. :*

xx .

. t¥÷t÷c÷÷÷ii÷÷÷

,

↳

T X1

TX 2 SCARF MA

DAUA ME

UERLFICA DOTEN

A

2) DOTEN SANGUE

Pj pj test

Hs

O code

Ho : to 2

a

- vs

: - Bj

" ) 2)

Cxixij

N ( Pj

Pj STANDARTNZZAZIONE NCO

Fu

pi → -

:

n ; n

, ,

-

-

xixljj

:(

o fi

Mj Eu * )

Ho O' NCO

motor .1

(

N 0,21

Sotto : > MA

=

n more

u E'

' '

Xtjj

:( ulxsxljj

x'

o )

# )

NCO

2- .se

= Voacx'x → w÷f Tr

n

X'

) RSI

Cr

w k

= r T

-

,

er

~ -

-

÷

-

xixlT

jj n .

Pfe TEST

Te T

n n

Te -

-

- n k

- iiulxxti;

RSS 11T )

k

-

-

% ↳ note

2) ROTEM CONGIUNTE dei

' Hs

Ho p to

pz=o o

E vs : akueuo

: - due

uno

-

, U

Y Xzpz

Xzp2

Xp U + PART

t -210 NATA

REGRESNONE

Mu : +

* - =

- Yeps

Y

MR :

* te

=

NON RLSTRETIO

MORELLO : {

Xp^ §

I X Xz

FITTATI = t

= 2

= z

z

0

MIT multiplicate )

'

May (

REN

Ms ACTUAL FITIATI Dol Ms

per

+ = +

=

I 2^4 1/2/32 MzX2p^2 2%2

MIX

=

M

• Ms + =

di

'

residue regression -

EE =o

Y Xz

W ] 2×20

I O

(

Msb J

' )

's -

( '

( -

I

's Xa

Xz

It X. x X

x. Xs

= = =

• -

- -

0 =7

=

E TO

MzXzp^2

= Mzxzpnztu

Mzxzpaatu )

E' E ) (

'

(

sorrrveuedo

quadrate

elevated at e =

: ximzlmzxzpztpiximz J

Iz Mzxzpnz

' O'

'T O' +

= +

t t

- J 04×2=0 ↳

J O '

' Rssu

Ms

- Xiu )

( Xiu O

o 'xz=o

-

- -

-

292

R2 Paz Ximzxzpz

' ' ' 20

TRSSU

Xz RSS

RSSR MIX RSSR

RSSU

RSSR

= = u

- -

↳ di

SOMMA QADRATI

quiuoei ZO

RSS Rau -

RSS R

R2

RZR Z

2 =3

2

e

R

= u R

=

u

- -

- -

TSS TSS

"

vediaeuo P2 :

( distort

2 non :::::÷:i:÷!a..awmuwa

" ) "

2) ( di

'

aovcp ' Xz ho distribute

C Xz aesuoli

Mz se Vento

NOTO

= Rigoletto w

re moruuewueehte

au ver

u : .

.im#:.:..niir.:.nxi

iii. ¥ . 2)

( (

( )

) GXG GX

G

2x

" ' Ximzxzpz

' X'

p

:p

Ho 2=0 diveute

Sotto )

ca

v

-

[ Zu

MA

- " Xzfsz XIG

' '

P2 RSSR RSS

RSS

RSS Xz Me )

= u

-

u

r - ~

- iudipewdeutii.ws/,qnF

2

G u Xtra

Xi

Wan e wz

rn n

se

Xie

Rossy ni

sepeueiuo one n - RSS RSS

r u a

- test

F' restrizioui

di

TEST G porte

F Sotto

:

: numero

G. a

n T n

-

-

IT

RSS u k di

ai

- peroueetri Mu

numero

e :

re

-

G jz

COMMENT :

) negative

esse

Test aalcoueto peut

F ' G

O' >

perche

re

z o esse

e Rssu

more so

e

u -

test di -

2) di

restrizioni

G di

di

di sottopouioeuo pereueetri no parameter MR

Mu

one

- no

-

m = i

a -

- in

(

3) in ) eguiueleuteiueuee

se la di e-

pendent

ueriom.ve -

F

mu si

Y

be Scriver

nessa

e Mr ouora e

Mio

-

↳

termini restrizioniomageuee

R2

di : in

be

-

perche TSS e-

TSS

Tssu espresso

= R

th

G FG termini che

della dip

wer

n

e - -

, ,

ke moduli

Hesse iz

- per

e

)

Ice

( Raul k

z - - )

R'

4) "

SLOPES

TEST "

PER

F (

ZERO test o

=

per t

tpkxtu Ut T

pzxtzt

Yt 1-

pa 2

Mu +

=

: -

-

. . . . .

. .

.

I

T "

intercut " slopes

@ restizioui

pj O

Ho pre

pas k

- oruogeuee

I

: .= -

- - -

-

- . . .

.

.

. Ut

Pz 122,2=0

Yt

Mr →

+

: = =D

q )

/

e) (

( R'

R' uogeiaeuo

Fn rifiutare

vogeiaeuo i

Ho

K 2 i

-

TEST F che

- regressor

: per

u - cue

n z t u

- -

, ,

- -

/

( )

R'

2 k

- T

u - .

set significative

ai inheres

(

nostro siouo

nu modem

da

ANNONA

TEST VERDONE

F Xspz U

Xp Xzpz

Y U +

Mu t

= + =

: P2

Ho =D

: Xzpz

Y

Mr e

: t

=

I 82 -1×282

Xz

MA MODEUD AUHUARIO

M

t

: = -

X

RZA

T

NTOTICD

F A n

TEST G

: . Xian

µq

" " "

" "

"""

" " "

"

" "

"

"

" ° " "

" " ,

-

O RZA

T

ya -

'

X critias

2)

di tanto Cprossimo

pili

' "

ite pili granite RZA

-

RZA -

T '

Sere ' " '

T '

greuide

guiauto

e sera

a

per - .

, )

(

"

" tanto in

statistics dei

importance i

RZA -

pili "

uuaggiore Xz

Xz

quarto prelude sore MA

regressor e

Sera

- ,

I try

82-1×282

Xz

MA : = E

Vino contribute

ortogoudei contributive

il

Xz e- Xz

RZA di se R'

Xz > '

che '

Serio solo

oeuvre " ellora

e gourde

= a ,

,

statistician

uiodorilevautel significative rifiutete

Ho

in :p deve

guiuoei esse

eine 2=0 re

,

d influenza

E X2

e-

=3 R'

di die

e-

Springer to

Xz

topper to a neuro a non

SPEUHCAZIONE ARE

DEL CLASSICO

MOAEUO

ERRATA LINE

ueriemici espciaetive statism rilevauti

-

di

sierre

* esau comment

rilevauti

variabilis

incursion espriaetive

ai

* e non )

(

QUADRAT

MINI RLS

ST RISTRETII

NATORI VIN COLAN

NU o

" )

2X

fires dei

( -

) ' river

l di

(

) Y veto

A R forme Xl

ACR

X '

R

p A e-

X

X lie

dove ante I

r

t r non

= - ,

, ,

, ,

-

A di Lagrange

dance formula

AINU DUMMY

VARI Yt

inter

di Ut

pztpzxt +

esse =

modem : { economic

cri si

TE

O se

-

-

Binda "

variance t

mum : te economic

= , boom

se ÷

#

f) 2 Dt

Additive O

Madam -

-

-

-1ps Dt=2

+13 Dt Ut

pztpzxt Bz

It

' +

= p

* ,

*

* e. u

=p + .

+

• .

( 3) P2

Pz Ut

Pst

Dt Yt Xt

2 p +

se +

: -

- Xt

-

/

nouipciaetivo

Moderno ^

)

Yt Dt=O

p2tpzXttp4DtXt Ut

Yt 1-

-

- -

I Dt 2

ut

put

it

'

ist o -

se =p +

+

- . -

- PI

)XttUt

P2 tlpztpq

Yt

se Dt =3 -

- Xt

-

¥

mist

modulo )

'

Yt Dt

+13

Yt Dt tpfbtxt

pztpzxt Ut O

-

= + -

-

a-

pups

It Dt

pzxttut

pi

'

Dt o z

-

se - -

- -

- )

-1ps ) ( Xt Ut

pipa

Yt -1ps

Dt pa

I

se +

+

-

- xt

-

comment perouuetripa.pa.ps.pe

- utilizzauido

possible alternative

stinuere i strategies

E ha

* sempre )

Criss

' economics

Yt tf (

Ut

-122

La Xt Dt

mo t

- o

: -

- -

economics

baarn 2)

tf (

82+82 Xt

Yt Ut Dt

Ms +

: = -

- di mi

Stirn Aimee P2 12,13 Sto

82 ft

equivoule del

di ta modelo

→ La a Mo Ms

OLS e e

are e e

con a ,

RSS

RSS Rsss

+

* =

-10

mis o 't ai

dei

stomata ai regression

di linear

test perimeter modem

E

APPLICATION : un

t

tpkxtn

pztpzxtz

Yt T

2

-1

Mo : -

: -

. . .

. .

- . ,

Yt t

Vs 8zXtzt 8uXtk ,TtH

Mz 2

= Tt

: +

+ -

. . - .

. .

,

restrizieui

8k

Ho Pz pre