L'estimation économétrique et les hypothèses de CLRM
Techniques économétriques sont utilisés pour estimer les modèles économiques, qui permettent en fin de compte que vous nous expliquiez comment divers facteurs affectent certaines résultat d'intérêt ou à la prévision d'événements futurs. La technique des moindres carrés ordinaires (MCO) est la méthode la plus populaire d'effectuer une analyse de régression et de l'estimation des modèles économétriques, parce que dans les situations standards (qui signifie que le modèle satisfait une série d'hypothèses statistiques) il produit (les meilleures possibles) des résultats optimaux.
La preuve que OLS génère les meilleurs résultats est connu comme le Gauss-Markov, mais la preuve nécessite plusieurs hypothèses. Ces hypothèses, connues sous le nom modèle classique de régression linéaire (CLRM) hypothèses, sont les suivantes:
Les paramètres du modèle sont linéaires, ce qui signifie les coefficients de régression ne pénètrent pas dans la fonction étant estimé exposants (bien que les variables peuvent avoir des exposants).
Les valeurs des variables indépendantes sont issus d'un échantillon aléatoire de la population, et ils contiennent variabilité.
Les variables explicatives ne doivent pas colinéarité parfaite (ce qui est, aucune variable indépendante peut être exprimé comme une fonction linéaire de toutes les autres variables indépendantes).
Le terme d'erreur a zéro moyenne conditionnelle, ce qui signifie que l'erreur moyenne est de zéro à une valeur spécifique de la variable (s) indépendante.
Le modèle n'a pas hétéroscédasticité (ce qui signifie la variance de l'erreur est la même quelle que soit la valeur de la variable indépendante).
Le modèle n'a pas autocorrélation (le terme d'erreur ne présente pas de relation systématique au fil du temps).
Si un (ou plusieurs) des hypothèses de CLRM est pas remplie (qui économètres appellent défaut), Puis MCO peut-être pas la meilleure technique d'estimation. Heureusement, des outils économétriques vous permettent de modifier la technique OLS ou utilisez une méthode d'estimation complètement différente si les hypothèses de CLRM ne tiennent pas.
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