Econometria
Páginas: 248 (61798 palabras)
Publicado: 11 de mayo de 2010
ECONOMETRICS
Bruce E. Hansen
c 2000, 20091
University of Wisconsin
www.ssc.wisc.edu/~bhansen This Revision: January 14, 2009 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
1 Introduction 1.1 Economic Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . 1.2 Observational Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Economic Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Regression and Projection 2.1 Variables . . . . . . . . . . . . 2.2 Conditional Density and Mean 2.3 Regression Equation . . . . . . 2.4 Conditional Variance . . . . . . 2.5 LinearRegression . . . . . . . . 2.6 Best Linear Predictor . . . . . 2.7 Technical Proofs . . . . . . . . 2.8 Exercises . . . . . . . . . . . . 3 Least Squares Estimation 3.1 Random Sample . . . . . 3.2 Estimation . . . . . . . . 3.3 Least Squares . . . . . . . 3.4 Normal Regression Model 3.5 Model in Matrix Notation 3.6 Projection Matrices . . . . 3.7 Residual Regression . . . 3.8 Bias and Variance . . . . 3.9Gauss-Markov Theorem . 3.10 Semiparametric E¢ ciency 3.11 Multicollinearity . . . . . 3.12 In‡ uential Observations . 3.13 Technical Proofs . . . . . 3.14 Exercises . . . . . . . . . 1 1 1 2 3 3 3 5 6 7 7 11 13 14 14 15 16 18 19 19 21 23 25 25 27 27 28 29 32 32 33 34 37 39 39 40 42 42
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4 Inference 4.1 Sampling Distribution . . . . . . . . . . . 4.2 Consistency . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3Asymptotic Normality . . . . . . . . . . . 4.4 Covariance Matrix Estimation . . . . . . . 4.5 Alternative Covariance Matrix Estimators 4.6 Functions of Parameters . . . . . . . . . . 4.7 t tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.8 Con…dence Intervals . . . . . . . . . . . . 4.9 t-ratios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Contents
1 Introduction 1.1 Economic Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . 1.2 Observational Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Economic Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Regression and Projection 2.1 Variables . . . . . . . . . . . . 2.2 Conditional Density and Mean 2.3 Regression Equation . . . . . . 2.4 Conditional Variance . . . . . . 2.5 LinearRegression . . . . . . . . 2.6 Best Linear Predictor . . . . . 2.7 Technical Proofs . . . . . . . . 2.8 Exercises . . . . . . . . . . . . 3 Least Squares Estimation 3.1 Random Sample . . . . . 3.2 Estimation . . . . . . . . 3.3 Least Squares . . . . . . . 3.4 Normal Regression Model 3.5 Model in Matrix Notation 3.6 Projection Matrices . . . . 3.7 Residual Regression . . . 3.8 Bias and Variance . . . . 3.9Gauss-Markov Theorem . 3.10 Semiparametric E¢ ciency 3.11 Multicollinearity . . . . . 3.12 In‡ uential Observations . 3.13 Technical Proofs . . . . . 3.14 Exercises . . . . . . . . . 1 1 1 2 3 3 3 5 6 7 7 11 13 14 14 15 16 18 19 19 21 23 25 25 27 27 28 29 32 32 33 34 37 39 39 40 42 42
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