Econometria
Páginas: 302 (75367 palabras)
Publicado: 23 de marzo de 2010
ECONOMETRICS
Bruce E. Hansen
c 2000, 20101
University of Wisconsin
www.ssc.wisc.edu/~bhansen This Revision: January 10, 2010 Comments Welcome
This manuscript may be printed and reproduced for individual or instructional use, but may not be printed for commercial purposes.
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Contents
Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . 1 Introduction 1.1 What is Econometrics? . . . . . . . . . . . . 1.2 The Probability Approach to Econometrics 1.3 Econometric Terms and Notation . . . . . . 1.4 Observational Data . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Standard Data Structures . . . . . . . . . . 1.6 Sources for Economic Data . . . . . . . . . 1.7 Econometric Software . . . . . . . . . . . . 1.8 Reading the Manuscript . . . . . . . .. . . 2 Regression and Projection 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Conditional Mean . . . . . . . . . . . . . 2.4 Regression Error . . . . . . . . . . . . . 2.5 Best Predictor . . . . . . . . . . . . . . 2.6 Conditional Variance . . . . . . . . . . . 2.7 Homoskedasticity and Heteroskedasticity 2.8 Linear Regression . . . . . . .. . . . . . 2.9 Best Linear Predictor . . . . . . . . . . 2.10 Regression Coe¢ cients . . . . . . . . . . 2.11 Best Linear Approximation . . . . . . . 2.12 Normal Regression . . . . . . . . . . . . 2.13 Regression to the Mean . . . . . . . . . 2.14 Reverse Regression . . . . . . . . . . . . 2.15 Limitations of the Best Linear Predictor 2.16 Identi…cation of the Conditional Mean . Exercises . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . 3 The 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 Algebra of Least Squares Introduction . . . . . . . . . . Least Squares Estimator . . . Solving for Least Squares . . Least Squares Residuals . . . Model in Matrix Notation . . Projection Matrices . . . . . . Residual Regression . . . . . Prediction Errors . . . . . . . In‡ uential Observations . . . Measures of Fit .. . . . . . . vi 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 8 8 9 11 12 13 14 15 16 19 20 21 21 23 23 25 26 28 28 28 29 32 32 33 35 37 39 39
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Contents
Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . 1 Introduction 1.1 What is Econometrics? . . . . . . . . . . . . 1.2 The Probability Approach to Econometrics 1.3 Econometric Terms and Notation . . . . . . 1.4 Observational Data . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Standard Data Structures . . . . . . . . . . 1.6 Sources for Economic Data . . . . . . . . . 1.7 Econometric Software . . . . . . . . . . . . 1.8 Reading the Manuscript . . . . . . . .. . . 2 Regression and Projection 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Conditional Mean . . . . . . . . . . . . . 2.4 Regression Error . . . . . . . . . . . . . 2.5 Best Predictor . . . . . . . . . . . . . . 2.6 Conditional Variance . . . . . . . . . . . 2.7 Homoskedasticity and Heteroskedasticity 2.8 Linear Regression . . . . . . .. . . . . . 2.9 Best Linear Predictor . . . . . . . . . . 2.10 Regression Coe¢ cients . . . . . . . . . . 2.11 Best Linear Approximation . . . . . . . 2.12 Normal Regression . . . . . . . . . . . . 2.13 Regression to the Mean . . . . . . . . . 2.14 Reverse Regression . . . . . . . . . . . . 2.15 Limitations of the Best Linear Predictor 2.16 Identi…cation of the Conditional Mean . Exercises . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . 3 The 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 Algebra of Least Squares Introduction . . . . . . . . . . Least Squares Estimator . . . Solving for Least Squares . . Least Squares Residuals . . . Model in Matrix Notation . . Projection Matrices . . . . . . Residual Regression . . . . . Prediction Errors . . . . . . . In‡ uential Observations . . . Measures of Fit .. . . . . . . vi 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 8 8 9 11 12 13 14 15 16 19 20 21 21 23 23 25 26 28 28 28 29 32 32 33 35 37 39 39
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