2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки





Начать новую тему Ответить на тему На страницу Пред.  1, 2
 
 Re: Мультиколлинеарность в модели Кобба-Дугласа / расчет VIF
Сообщение30.09.2016, 22:25 
Заслуженный участник


05/08/14
1081
Если в данных есть тренд, то его надо вставлять в регрессию. Иначе, можно регрессировать что угодно на что угодно, скажем Российский ВВП на число студенток Таиланда и получать $R^2=0.99$. Или что-то вроде этого
http://www.tylervigen.com/spurious-correlations
Другое дело, что в данных могут присутствовать стохастические тренды, т.е. данные интегрированы и являются $I(1)$, т.е. процессы с единичными корнями. В этом случае, либо может существовать ложная регрессия spurious regression, либо коинтрегация между переменными (метод Енгла-Гранжера, или Йохансена), тогда все в порядке.

 Профиль  
                  
 
 Re: Мультиколлинеарность в модели Кобба-Дугласа / расчет VIF
Сообщение02.10.2016, 14:06 


25/09/16
8
Так если все исходные данные имеют форму индексов, то это практически то же, что и использовать первые разности.

А то что между переменными существует функциональная взаимосвязь, исходит из теории. Т.е. их тренды в любом случае развиваются в одинаковом направлении, вопрос только в том, какой вклад делает каждый производственный фактор в объм производства.

 Профиль  
                  
 
 Re: Мультиколлинеарность в модели Кобба-Дугласа / расчет VIF
Сообщение02.10.2016, 16:27 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


11/03/08
5514
Москва
Grin_75 в сообщении #1156501 писал(а):
Так если все исходные данные имеют форму индексов, то это практически то же, что и использовать первые разности.


Нет. Это всего лишь означает, что Вы отнормировали, разделив на значение, принятое за 100%. И даже если более сложный расчёт индекса, скажем, "постоянного состава", всё равно это нормирование, а не дифференцирование.

-- 02 окт 2016, 17:16 --

Коинтеграция это хорошо, она делает оценки состоятельными, то есть сходящимися к истинным значениям при бесконечном росте выборки. Но гарантировать сколько-нибудь пристойные оценки при малой выборке она не может. Причём автокоррелированность регрессоров это эквивалент уменьшения объёма выборки (примерно как $n'=n(1-r^2)$, где r - коэффициент автокорреляции).
А простое добавление к регрессорам K и L фактора времени приведёт к росту мультиколлинеарности ещё большему.

 Профиль  
                  
 
 Re: Мультиколлинеарность в модели Кобба-Дугласа / расчет VIF
Сообщение03.10.2016, 11:00 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


11/03/08
5514
Москва
А можно исходные данные? Лень набивать...

 Профиль  
                  
 
 Re: Мультиколлинеарность в модели Кобба-Дугласа / расчет VIF
Сообщение03.10.2016, 13:32 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


11/03/08
5514
Москва
В виде опыта добавил год. Коэффициент при капитале стал отрицателен...
И, в общем-то, понятно, откуда. Если в исходной модели, с логарифмами труда и капитала, собственные значения были 1.94086168 и 0.0591383236, то с тремя регрессорами, плюс год, они стали 2.91868834, 0.069414101 и 0.0118975564.

 Профиль  
                  
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 20 ]  На страницу Пред.  1, 2

Модераторы: zhoraster, Супермодераторы



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group