Основы эконометрики в среде GRETL. Учебное пособие. Александра Сергеевна Малова

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ target="_blank" rel="nofollow" href="#_76.jpg"/>

      Рис. 4.7

      Результатом работы данной функции является следующее окно (рис. 4.8).

      

      Рис. 4.8

      Истинное значение коэффициента при переменной

с вероятностью 95 % накрывается интервалом .

      

      Нужно обратить внимание на то, что с помощью доверительного интервала можно проверять незначимость коэффициентов при регрессорах. В случае, если доверительный интервал накрывает 0 (то есть истинное значение коэффициента может принимать нулевое значение), можно сделать вывод о том, что коэффициент не значим.

      Еще одна возможность для проверки гипотез с помощью теста Стьюдента – это односторонние гипотезы [2, 3].

      

      Разберем, как проводится односторонний t-тест на примере. Проверим, верно ли, что коэффициент перед переменной

можно считать большим 0,2.

      

      

      Значение расчетной статистики для этого теста будет такое же, как и в предыдущем тесте (проверка равенства коэффициента заданному значению). Критическая точка составит . Сравнивая расчетное значение статистики с критическим, получаем , то есть –0,56 < 1,65. Значит, гипотеза H₀ принимается.

      По сути, все разновидности t-теста и построение доверительного интервала для коэффициента – это две стороны одной медали. Полезные результаты можно получать и тем и другим способом, выбор способа ответа на вопросы о незначимости коэффициента при регрессоре и соотношения коэффициента регрессора с заданным значением возлагается на исследователя.

      5. Проверка гипотезы о совместной незначимости коэффициентов

      В рассматриваемой нами модели зависимости заработной платы после проверки незначимости коэффициентов при отдельных регрессорах осталось две независимых переменных: образование и опыт работы у текущего работодателя. Однако с экономической точки зрения очевидно, что на уровень заработной платы сотрудника могут влиять и некоторые другие факторы, например, уровень интеллекта (IQ), возраст, образование и заработок родителей, общий уровень знаний и проч. Когда мы отбираем регрессоры для модели, мы, с одной стороны, должны руководствоваться соображениями экономической обоснованности и осмысленности, а с другой – нужно иметь в виду и эконометрические аспекты. Так, например, нужно помнить, что если не включить существенные регрессоры в модель, оценка для дисперсии ошибок модели получится смещенная, и тогда тесты на незначимость будут работать некорректно. Если же включить несущественную переменную, оценки для коэффициентов хоть и будут несмещенные, но получатся неэффективными. Таким образом, отбирая регрессоры для модели, нужно учитывать как содержательные аспекты, так и эконометрические.

      Предположим, что с точки зрения экономического смысла мы определились с регрессорами и решили построить следующую модель [файл с данными wage2.gdt]:

      

      

,

СКАЧАТЬ