Samenvatting
Summary Problem solve table
- Instelling
- Tilburg University (UVT)
Buy it in the package ;)! part 1 and 2 in form of a table
[Meer zien]Voorbeeld 1 van de 17 pagina's
Voorbeeld 1 van de 17 pagina's
In winkelwagengesponsord bericht van onze partner
Voorbeeld van de inhoud
Cross-sectional dataWhat? What is it? How to test it? How to solve it?
OLS assumptions - A1: Population is linear in parameters A3: when multicollinearity, matrix is not full rank. Cannot
be inverted
- A2: We have a random sample from the population A4 does not hold beta is biased
- A3: We have sample variation in the explanatory Causes A4 fails to hold:
variable (no perfect collinearity) - Omitting relevant variables
- A4: The error u has an expected value of zero, given - Endogeneity
any value of explanatory variable x - Measurement error (Due to misreporting)
A5: two issues variance can increase:
- Inclusion of irrelevant variables (model
If these four assumptions hold than the OLS estimators are
misspecification)
unbiased (finite sample property)
- Multicollinearity
- A5: Homoscedasticity: The variance of error u is
constant and finite for any value of x A6:
Expected Uhati should be zero
Now finite sample property efficiency holds as well
- A6: Normality; the population error u is independent
of the explanatory variables x and is normally
distributed
Now we can use Bhat for hypothesis testing
Endogeneity Endogeneity causes bias and inconsistency if: Instrumental variables (IV) estimation method provides a
- One or more explanatory variables is jointly way to identify causal effect of x on y.
determined with y
- Not only Cov(x1, x2) > 0, but an unobserved or
excluded variable x1 has causal effect on y and x2. you can also use firm fixed effects to
Requires: control for unobserved heterogeneity
X2 becomes endogenous explanatory variable and is
effected by endogeneity bias under the assumption that it is
if not ruled out OLS results can show only correlation, but approximately constant for each firm
Step 1: Check instrument relevance:
not causality
+ other x’s
F-statistic of at least 10. Does landa has sign and
magnitude you expect?
Step 2: Estimate model using z as instrument:
Xhat is predicted x from step 1.
Two stage least squares
Check reduced form relationship: Does z have a direct
effect on y
+other x’s
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper maikelvogelaar. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €6,49. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 50155 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen