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Warwick EC226 - Econometrics T1 Full Revision Notes (1st Final Exam)

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Cours
EC226 Econometrics (EC226)

Établissement
The University Of Warwick (UoW)

Book
Mastering \\\'Metrics

Pass your exams with a first!!! Providing an in-depth and comprehensive review of the EC226: Econometrics course from Warwick Economics. The revision notes were written by a student who scored a solid first in the module and final exams. Revision notes include content from all the weeks from term 1...

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Publié le 2 mars 2024
Nombre de pages 19
Écrit en 2022/2023
Type Notes de cours
Professeur(s) Jeremy smith
Contient Toutes les classes

econometrics
metrics
econometrics
warwick
wwk
economics
jeremy
smith
jeremy smith
time series
term 1
term 2
regressions
endogeneity
linear
help
revision
full
year 2
ec226
exam
notes
y2

Titre de l’ouvrage:Mastering \\\'Metrics

Auteur(s):Joshua David Angrist, Jorn-Steffen Pischke

Édition:2014
ISBN:9780691152844
Édition:Inconnu

Notes de cours
Lecture Notes Research Project - ENDTERM UVA EBE (Grade: 9.7)
Resume
Summary methods: econometrics 1
Notes de cours
Research methods complete summary

Établissement
The University of Warwick (UoW)
Cours Inconnu
Cours
EC226 Econometrics (EC226)

joebloggs123

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outcome
dependent
Two-variable ↑

regression Specify
.

:
ETQIQ
-
= L+ BL in
equinately :
2

·ndepome/ual Y L + P + negremio
=
.
or
er

Basic notel to
we observe (22 3) .
as
having come
P .
dist and E =
y -

E(y)M) =
y -

x
-

BM

-

lawe Passical Lineor Regression Mode)
May
causal interpretation . .

>
- can be u re a
for forecasting
Conditional enfectation >
-
Data : n observations ,
(2 , 4, 1
, .... (Ru ,
In)

of of Y Yi Ei for
-
·
It y conditional th = 2 + XiB +
each
given ze-average on i = 1 m .

, ....

being

I
a
particular value ·

on : - (II ElEl + ] = 0
Ei has mean 8
for anyth
Assumptions
·
ie
. Condition (restrict) the data set for fined # of education (V(3i(X) =
V(Ei) =
02 >
-
navance-constant .

I look of A r.
Earnings for that restricted group .

B Cou(Ei ,
3 ; (2) =
0 for ifj

·
E(9(2) -'conditional enfectation 14) Eil X ~ Normas (0 5
,

-(no beteroscedasticity)
*
↳ ↳ has
function
a constant variance .

regression
.

Explaining
Conditions :

Correlation & Causality (video 2) .
(1) E
: = 0
for any
22 .
Do condition violated when :

↳
hiB represent out else than conditional enfectation -

check
Statistical Correlation
*

· - In 84 have systematic relations .
when E(3/mi) 70 when 22 depends on 3 .

coontry)
=if at l
>
-

of
regresion error hasindegenevariance
(2) i s
regoe

Reminder
·
- Could 41 ,
=

-(x-Mse) (4 My) - L . education example
:
nagex Education years
-

↳ low
where
g
E(Xh
My E14) (a) Cor(x A for
= =
vor
=
HS education
; ; , von uage
among
Tron
for mage
among Uni education -

>
- constant variance inplier ,
a
plot of re s i d u a l vs (2) har a
pattern
that forms a holitontal and
palle n

B) information .
abst Ith person has new
infor alt .

Ith person

Correlation
·

# Correlation .

holdswhenwahaueassectionaldaa radorDateene
O
(4) Assumption for nathematical Convenience
.

When can we view correlation as a causal relationship ? Ordinary Least Square Estimation : (0()) (Video 4)

↳ Medical & Economic Example . ·
Estimate <, B from (m , y 1 . ,
...
(W , Un) .

↳ (a b) (x B)
wite , for estimates
of ,
.

Classical Linear Regression Hokel. (video 3) idea :
Yi-a-bhi-B-bluEi ;
+

close 100

& b B.
diff
by minimizing ,
a x =

Conditional Expectation (lined
.

Least square estimation :
regression) -

choose a b such that

↓
- ,

minimited
nb) This in
b) (Yn function

=1412S-aimB'where B # from aa (4 + + a
-

a
-

a, some not m,
minay
-

are entiate
-

he ,
...

4
(close to 07 .

-
↑
linor function .

How computer ?
is a & b
- stateevation the
calculus
.

"observations
*
t

, Hof) 0:
%a (Yi-a-Mib) ,
= -

2 (4 ; - a - Mib) () Interpreting Regression Coefficient moder 2
(video 21

o
=
4/b * (4 ,
-

a -
Mib)" = -

z (4 , -

a -

zib)x; Ch ↳

Y; = x +
Blog(xi) +
Ei

Population:) Fac a o (4 , - a
-

-i b) = 8 : 3 (4 , hib)
- E if 2 4 by small amount $ :

p[log(n b) togle
+
-

- (4 , - ib E
[Y14I = C +
Blogb)
E(y(x Al
na =

,
(4 :
-

2; b) + = 2 +
Blog(n A) +

a:
Y ,
(4 , -Rib) 6 Y, Y
is e I compute the
change in
average
to
Blog (I +
n

I
embl
Substitute into other foc . (2) ↳2)
By approximation rule :
if $/ in small (cose to 01

0
: (4 :- Jn)ze;
-us l el i s e. >
-
log
(1 + 9/2) =
&ke
-Simplify algebraically mone a
cane

- b

- derot
Benital On
Wil
Therefore
:
5(4( -x + 11 -

E(414-N =
BPk

/ 100 =
/ is % change inse ,
so when 2 4
by 1).,

regression
re s i d u a l the
average of Y
changes by P/100

L
I
.

④ =
Y; - a-Tib in an estimate
of Ei =
Yi-x-miB ⑳
⑱@

diffaction caluim conclusion I
#wrough
-
we can estimate - =
V(2) by same .

si =
yn Ee? -

> sample analogue
- O
↑
i =
1

You ( <+ Blogu) =
P
gn = B'
dof correction .

let the [CUIU) (2
the BY be
charge in when we
change
- -
by Dm .
- For male bu
,
we have embY/ Bu
the

We-Two variable Cont -B/x
regression =
4 B
. : =

Interpreting Regression crefflient (video 1) .

same
definition -

L what does the
reg conffient represent
.
?
Interpreting Regression Coefficient (Model 3) (Video 31

Yi = L+
BR, +
Er =
y wage ,
-causation
,
compare (212/25
E(Y(2 13) =
= d +
B13 .

instead , we can
transform Y to
log(4) leg earnings)
.
-

E(4(x =
12) = > + B12 log(Yi) =
a +
Bxi +
Ei
- o
x+px
differentiate
=

difference = E(4(x =
B) -
+
(4(k 1) = =
(c +
BB) -
( + BR) =

B art .
in o N =
B
sx
The 1 unit then Y
by B
to interpret B by
How =
changes
-

Ar
.

.

,

take the
definition of
literal derivative

T-xm to
differential Calculu La (rate a
of charge of
&
By in the 12
same
laying
: as

ofhange E(log Y ! )
=
4/jn(k + pm) =

By
same a n swe r relative As
to rate is I
~log (4 -Log (10) ,

, . . .
LetYo be the
original
va l u e
of Y and Y, be the s
ummary
:
4 c a re
(i)
·mine( it zen byjwheree4
i

ades a nde
Y
of by

Dann
I
changes
new va l u e DD i Yo
when . e
, AY =
Y,

log(4,) -Ag(y) 34ly B .

↓
=
p
=
0
log
(41) -

lig (10) =
BAM
/ An

sever
emplonator and
log
(4 1
, -log (10) =

log (" /y) =

log (1 +

** ) *
2/

4
# = tyo.
hi
is
Box
/When Hypothesis Testing
AY
by 1 unit (video 5)
Mo
Co = 24 24
,
by 10
. .
↳
Aft computing estimators what do e do ? - It .

Methods (1 At[0 1)
Note 1) = D
only good for
:
approximation
log
on + is .

I Eei
↳ Y
Bo
Another Method : Ho to I, and
Yo to , ↳
selm -
~
Tro

red
by

Review HT Procedure -

(1)
Specify Ho :
B =
Po

Specify
12-sdal
12) H: BFBo
table
.

(1 Choose
significance
Level (21 ; Find correspond ,
value from t-dist

Bob
14 Compute T :

(video 4)
Interpreting Regression Coefficients
Model 4 15) Decide
. whether to accept on
reject Ho

(indep ) .

(Video 6)
Forecasting
↑
Both depended & explanator variable are
transformed .

.

loglin
log (Yi) L
Blog (i) Ei deviative
= + +

Im
L :

g(1/2)
Ja
=
0(x +
Ploglill =

Blog en

day I
of
nation
Because log litlog
10)
in
sm

log
log (70)
= P/p = big (n) -Mogl in
Bl Forming Confidence Internal

provde
cur tai
a
range of values on which the actual values u
probability -

-BW/m T0)
Y
log (3 /) log) *
=
0 1+
B
=
=
prediction

Lin el tele9
,
M

In
,
Unt
_
log (1 + 4 M) :
hi
Yo
.
6
open / Mobability 1-2 .
er ror

-
#x

/sli In the
↳ 4 4
When in 4
my 1 . by B% >
-
+

Clarial linear regression Model Assumption 4
.

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