Method of Least Squares for Weak Instrumental Variables
Autorské údaje
Peter Knížat
Autor
Knížat Peter EUBFHIKOV - Katedra operačného výskumu a ekonometrie FHI
Zdrojový dokument
„MLADÁ VEDA AIESA 2023“ : „participácia doktorandov a mladých vedeckých pracovníkov na budovaní spoločnosti založenej na vedomostiach“ organizovanej pod záštitou dekana Fakulty hospodárskej informatiky prof. Mgr. Erika Šoltésa, PhD. : zborník z 12. medzinárodnej vedeckej konferencie, 10. november 2023, Bratislava. S. 52-58. - Bratislava : Vydavateľstvo EKONÓM, 2023 / Chocholatá Michaela ; Čičková Zuzana ; Furková Andrea ; MLADÁ VEDA AIESA 2023 : participácia doktorandov a mladých vedeckých pracovníkov na budovaní spoločnosti založenej na vedomostiach Medzinárodná vedecká konferencia. ISBN 978-80-225-5102-1
Štandardná metóda najmenších štvorcov je bežným nástrojom pri odhade parametrov endogénnych regresných premenných v ekonometrických modeloch. V prípade ak sú regresné premenné exogénne je ich potrebné nahradiť inštrumentálnymi premennými. V tomto prípade je štandardná metóda najmenších štvorcov modifikovaná ako dvojstupňová z dôvodu nenulovej kovariancie medzi náhodnými chybami redukovaného a štrukturálneho modelu. K nekonzistentnosti odhadovaných parametrov môže ďalej dochádzať ak sú inštrumentálne premenné korelované s náhodnými chybami štrukturálneho modelu. Modifikácia dvojstupňovej metódy najmenších štvorcov pomocou tzv. jackknife metódy túto koreláciu významne redukuje. Cieľom tohto príspevku je ukázať aplikáciu týchto troch metód odhadu parametrov na syntetických údajoch vygenerovaných Monte Carlo simuláciami.
Kategória EPC
Publikované príspevky na domácich vedeckých konferenciách
Báza dát
PUBLIKAČNÁ ČINNOSŤ
Archív EPC
E23 00484-006, kópia plného textu
Názov súboru
Veľkosť
Typ prístupu
Plný text PDF
321.9 KB
z IP adresy SEK po prihlásení
Tieto stránky využívajú súbory cookies, ktoré uľahčujú ich prezeranie. Ďalšie informácie o tom
ako používame cookies.