Statistika: Autokorelacija i Durbin-Watson test

finalnu

simultanosti

finalna

<p>nagiba</p> Signup and view all the answers

<p>L</p> Signup and view all the answers

<p>preciznost</p> Signup and view all the answers

<p>podcijenjena</p> Signup and view all the answers

<p>nestabilne</p> Signup and view all the answers

<p>približna</p> Signup and view all the answers

<p>diference</p> Signup and view all the answers

<p>kvalitativno</p> Signup and view all the answers

<p>simultanih</p> Signup and view all the answers

<p>endogenosti</p> Signup and view all the answers

<p>grešaka</p> Signup and view all the answers

<p>autokorelacije</p> Signup and view all the answers

<p>konstantna</p> Signup and view all the answers

<p>varijable</p> Signup and view all the answers

<p>koeficijenata</p> Signup and view all the answers

<p>linearna</p> Signup and view all the answers

<p>kvadrata</p> Signup and view all the answers

<p>kvadrata</p> Signup and view all the answers

Kompletan sistem jednačina koji predstavlja strukturu relacija ekonomskih veličina. Strukturne jednačine izražavaju endogene varijable kao funkcije drugih endogenih varijabli, predeterminisanih varijabli i grešaka.

Oblik modela u kome su endogene varijable izražene kao funkcije samo predeterminisanih varijabli i grešaka. Dobiva se rješavanjem strukturne forme po endogenim varijablama.

Finalna forma se dobiva rješavanjem redukovane forme po endogenim varijablama sa docnjom. U finalnoj formi endogene varijable su funkcije tekućih i prošlih vrijednosti egzogenih varijabli i grešaka.

Uslov koji glasi da broj predeterminisanih varijabli u sistemu mora biti veći ili jednak broju koeficijenata nagiba u jednačini čija identifikovanost se ispituje.

Uslov koji traži da rang matrice sačinjene od varijabli izostavljenih iz jednačine čija se identifikovanost ispituje (a sadržanih u ostalim jednačinama modela) bude za 1 manji od broja jednačina u modelu.

Problem u kojem su greške u modelu povezane. To znači da ako je greška u jednom periodu pozitivna, povećava se verovatnoća da će biti pozitivna i u narednom periodu. Posledica je nepouzdanih procena koeficijenata.

Kada varijansa grešaka u modelu nije konstantna za sve vrednosti nezavisne varijable.

Pojava kada jedna eksplanatorna varijabla može da se predvidi savršeno koristeći druge eksplanatorne varijable u modelu. U ovom slučaju, nemoguće je dobiti pouzdane procene koeficijenata modela.

Pojava kada postoji linearna veza između dve ili više eksplanatornih varijabli, ali ona nije savršena. To otežava tumačenje uticaja individualnih varijabli na zavisnu varijablu.

Metoda estimacije koja uzima u obzir autokorelaciju grešaka i pokušava da je ukloni iz modela. Ova metoda je preciznija od običnih najmanjih kvadrata, ali zahteva više pretpostavki.

Metoda za korekciju standardnih grešaka koeficijenata u prisustvu autokorelacije. Ovom metodom se mogu dobiti pouzdanije procene standardnih grešaka.

Metoda estimacije koja uzima u obzir varijance grešaka. Težinski faktori se koriste za smanjenje uticaja grešaka sa većom varijansom. Ovaj metod može ukloniti heteroskedastičnost i dobiti efikasnije procene koeficijenata.

Promena oblika varijabli u modelu da bi se smanjio uticaj heteroskedastičnosti. Ova metoda se koristi kada je uzrok heteroskedastičnosti u nelinearnosti modela.

Kad se nezavisne varijable u regresijskom modelu međusobno jako koreliraju, to se naziva multikolinearnost. Ona ne utiče na nepristrasnost procjene koeficijenata, ali smanjuje njihovu preciznost, uzrokuje povećane standardne greške i slabije rezultate testova značajnosti.

U regresiji, vještačke varijable (dummy varijable) se koriste za predstavljanje kvalitativnih faktora (npr. spol, kategorija) kao numeričke. One uzimaju vrijednost 1 kada je faktur prisutan i 0 kada nije.

Kada nemamo direktnih podataka o važnoj varijabli, možemo koristiti 'aproksimaciju' - varijablu koja je visoko korelirana sa željenom, ali za koju imamo podatke.

Za izolaciju uzročnog efekta pri endogenosti u modelu koriste se instrumentalne varijable. One su koreliране sa endogenom varijablom, ali ne direktno sa varijablom od interesa.

Model simultanih jednačina opisuje međuzavisnost varijabli, gde se svaka varijabla istovremeno pojavljuje kao 'zavisna' i 'nezavisna' u različitim jednačinama sistema.

Preciznost modela se smanjuje zbog slabije sposobnosti razlikovanja efekta pojedinačnih varijabli zbog njihove međusobne korelacije.

Vještačke varijable menjaju slobodni član, nagib i presjek u regresijskom modelu, omogućavajući precizniju analizu kvalitativnih faktora.

U regresijskom modelu, koeficijent uz vještačku varijablu predstavlja neto doprinos prosječnoj vrijednosti zavisne varijable kada je kvalitativni faktor prisutan.