BI økonometri case 2013

[Siri-89]

Hei. Kan noen være så snill å hjelpe meg litt med oppgave G. Kan man skrive estimeringen slik i eviews: uhatt^2 exper educmaal male business it engineering, skrevet på en annen måte:

uhatt^2=c(1)+c(2)*exper+c(3)*educmaal+c(4)*male+c(5)*business+c(6)*it+ c(7)*engineering

 

blir denne estimeringen riktig, eller er det en annen måte å gjøre det på?

 

Og hvordan løser man oppgave H?

 

Setter kjempe stor pris på svar

[arsenalfan]

bumper denne. trenger også litt hjelp med caset!

[arsenalfan]

Har gjort akkurat det samme som deg på oppgave G, men er ikke 100% sikker. Noen som kan bekrefte?

 

Oppgave H: skriv: lnsales= log(sales) , og det samme med den andre.

 

Har du gjort oppgave G?

Endret 25. april 2013 av arsenalfan

[turep]

Hvordan estimeres v og vi i oppgave D? Har det noe med dummy problem og at de ikke kan estimeres? vennligst kom med et utdypende svar!

[arsenalfan]

Er vel ikke noe dummyproblem. Mener det bare skal være: salary = c(1)*female + c(2)*male

 

Noen kan jo bekrefte dette....

[liverpool922]

Hei!

Sitter også med caset og jobber og har kommet godt igang. Men jeg lurer på hvilke variabler dere eliminerer på oppgave H? Er bare litt usikker på det feltet... Noen innspill?

 

På oppgave D er det ikke noe dummy-problem, skriver på v) salary c(1)*female male.... vi) salary c(1)*business it engineering other

[Rolf_A]

Oppgave D

 

v) Her har vi et problem med multikolineritet fordi

salary c female male gir følgende feilmelding

" Near singular correlation matrix error. Regressor may be perfectly linear"

 

Maksimum antall dummy-variabler = 2....mann eller kvinne

 

Modellen kan ikke estimeres fordi begge dummyene + konstantleddet er inkludert....De 4 andre dummyene er irrelevante siden modellen er primært konstruert til å måle kjønnets effekt på salary

 

Løsning: Fjern femaledummy

 

Estimer følgende model:

salary c male

 

Hvorfor, fordi når mann = 0 så er modellen automatisk tilpasset kvinnen

 

 

vi) Samme problem med multikolineratitet fordi

 

salary c business it engineering other gir samme feilmelding

" Near singular correlation matrix error. Regressor may be perfectly linear"

 

Maksimum antall dummyer = 4 ---it business engineering other

 

Modellen kan ikke estimeres fordi alle dummyene + konstantleddet er inkludert....De 2 andre dummyene er irrelevante siden modellen er primært konstruert til å måle effekten av ulike utdanninelser på salary

 

Løsning: Fjern businessdummy

 

Estimer følgende model:

salary c it engineering other

 

Hvorfor, når it=0,engineering =0 og other=0 er modellen automatisk tilpasset business.

 

Men hva med kjønnsdummyene?....Verken male eller female er inkludert i modellen så vi trenger ikke å ta stilling til disse

 

ikke 100% sikker, fant ingen liknende oppgaver i tidligere eksamenssett, noen som har funnet lignende svar

[liverpool922]

Du får feilmelding pga. at du skriver det rett ut som : salary c female male... leser du oppgaven står det: salary = B1female + B2male. B1 er C og derfor må du gange C med female og plusse på male. Du skriver det inn slik: salary c(1)*female male. Det var sånn foreleser viste oss på fjorårets eksamen ihvertfall. Du får ihvertfall ikke feilmld. om du skriver det

[sommertid]

jeg har gjort det samme som dere på oppgave G! men hvordan regner man oppgave H? sitter litt fast...

[Rolf_A]

Du får feilmelding pga. at du skriver det rett ut som : salary c female male... leser du oppgaven står det: salary = B1female + B2male. B1 er C og derfor må du gange C med female og plusse på male. Du skriver det inn slik: salary c(1)*female male. Det var sånn foreleser viste oss på fjorårets eksamen ihvertfall. Du får ihvertfall ikke feilmld. om du skriver det

hvis du skriver sales c(1)*female male, så vil du oppdage at estimatene endrer seg for hver gang du klikker "estimate" (prøv selv),

[liverpool922]

hvis du skriver sales c(1)*female male, så vil du oppdage at estimatene endrer seg for hver gang du klikker "estimate" (prøv selv),

 

Se det ja.... Det eneste tallet som skifter er Std.Error female, men hva må gjøres da?

[Rolf_A]

vet noen hvordan man definerer uhattj i k

 

er uhattj = lnsalary - uhatt riktig?

[TorLu]

Jeg har også problemer med D v).

 

salary c(1)*female kan ikke være rett måte å skrive på. Noen som har forslag til andre måter å skrive denne estimeringen på?

[R-91]

Oppgave D

 

v) salary = B1female+ B2male+ ui er det samme som Y = B1D1 + B2D2 + ui, altså Y= dummy-variabel 1 + dummyvariabel 2

 

Siden ingen konstant er inkludert, så er det ikke et dummyfelle-problem. Modellen kan dermed estimeres.

 

B1 er kun en konstant om den står alene, men her har vi B1female, som da er en variabel. Modellen estimeres derfor som normalt, uten C.

 

vi) Her er samme fremgangsmåte som v). Her er ingen konstant, og vi har derfor ikke et dummy-felle problem.

[R-91]

Oppgave H og M:

 

Estimer modellen, men før du trykker "OK" må du inn på options og velge "White". Se på p-verdien om konstanten og variablene er signifikante.

 

Estimer på nytt uten ikke-signifikante variabler, men huske også å bruke "white" da også.

[R-91]

Rolf_A:

 

For at det skal være perfekt multikolinaritet må modellen inneholde alle dummy-variablene + konstantleddet

 

F.eks

 

Vi har dummyvariabel 1= Female, og dummy-variabel 2= male

 

 

Yi = B1 + B2D1i + B3D2i

 

=> Modellen inneholder alle dummy-variablene forbundet med en kvalitativ

variabel + konstantleddet (dette fører til eksakt multikolinearitet), modellen kan derfor

ikke estimeres.

 

 

Håper dette var til hjelp!

[Rolf_A]

Rolf_A:

 

For at det skal være perfekt multikolinaritet må modellen inneholde alle dummy-variablene + konstantleddet

 

F.eks

 

Vi har dummyvariabel 1= Female, og dummy-variabel 2= male

 

 

Yi = B1 + B2D1i + B3D2i

 

=> Modellen inneholder alle dummy-variablene forbundet med en kvalitativ

variabel + konstantleddet (dette fører til eksakt multikolinearitet), modellen kan derfor

ikke estimeres.

 

 

Håper dette var til hjelp!

ok takk, vet du hvordan man definerer uhattj i oppgave k ...prøvde uhattj = lnsalary - uhatt, litt usikker på om det er riktig. takk for svar

[R-91]

Oppgave K:

 

1) Estimer modellen i "J"

 

lnsalaryi = B1 + B2experi + B3lneducmaali + B4malei+B5businessi + B6iti + B7engineeringi + ui

 

2) quick -> generate series -> og skriver uhattj = resid

 

EViews vil da automatisk lagre "uhattj" = residualene (feilleddene) til den estimerte likningen i oppgave J

 

 

Dette er forøvrig samme fremgangsmåte som i oppgave F. Men det er viktig at du gjør det i den rekkefølgen som oppgavene står, ellers vil Eviews beregne feil ihh til feilleddene.

 

Håper du forstod dette.

[Rolf_A]

Oppgave K:

 

1) Estimer modellen i "J"

 

lnsalaryi = B1 + B2experi + B3lneducmaali + B4malei+B5businessi + B6iti + B7engineeringi + ui

 

2) quick -> generate series -> og skriver uhattj = resid

 

EViews vil da automatisk lagre "uhattj" = residualene (feilleddene) til den estimerte likningen i oppgave J

 

 

Dette er forøvrig samme fremgangsmåte som i oppgave F. Men det er viktig at du gjør det i den rekkefølgen som oppgavene står, ellers vil Eviews beregne feil ihh til feilleddene.

 

Håper du forstod dette.

ah da skjønner jeg, mange takk for hjelpen, lykke til på eksamen =D

[Rolf_A]

ah da skjønner jeg, mange takk for hjelpen, lykke til på eksamen =D

 

Ok når jeg klikker på uhattj får jeg følgende tall:

1: - 0,704275, 2: -0,254105 ...

for uhatt får jeg følgende tall:

1: -213585,6. 2: -122767,3

 

Er det riktig tall?