Empirical Methods in Finance
Descriptive Statistics
- Covariance = σ XY =E [ ( X−μ X ) ( Y −μ X ) ]
o Dus hoe X en Y samen bewegen ten opzichte van het eigen gemiddelde
σ XY
- Correlation = ρ XY =
σXσY
o Hoe X en Y samen bewegen onafhankelijk van meeteenheid, doordat er
gedeeld wordt door het product van de standaarddeviaties
X−μ
- Z-score =
σ
o Het aantal standaarddeviaties dat de waarde van het gemiddelde af ligt
Matrix Algebra
- Rank = het maximaal aantal lineair onafhankelijke rijen of kolommen in de matrix
Bivariate OLS (Block 2)
- Logarithmische verdeling:
Dep. Var. Indep. Var. Interpret. β
Level-level y x Δy = βΔx
Level-log y log(x) Δy = β%Δx
Log-level log(y) x %Δy = βΔx
Log-log log(y) log(x) %Δy = β%Δx
BLUE
- Definitie:
o Best = als je met meerdere steekproeven ɑ en β schat, is de variantie van de
uitkomsten kleiner dan bij andere mogelijkheden
o Linear = lineaire relatie tussen x en y
o Unbiased = α^ en ^β zijn gemiddeld gelijk aan α en β
o Estimator = α en β zijn schatters van de daadwerkelijke waardes
- Eigenschappen:
o Unbiasedness = α^ =α en ^β=β
o Efficiency = zelfde als “Best”
o Consistency = geschatte α^ en ^β convergeren naar daadwerkelijke waardes als
sample size vergroot wordt
o Asymptotic normality = geschatte waardes zijn normaal verdeeld in samples
die groot genoeg zijn
OLS Assumptions
- [A1] lineair
- [A2] random sample
- [A3] sample variation; als een variabele varieert in de populatie, moet deze ook
variëren in de sample
- [A4] E[u|x] = 0
, - [A5] homoscedasticity; u is constant voor elke waarde van x
- [A6] normality; error is onafhankelijk van x en normaal verdeeld
Tests (Block 3)
- T-test = meet hoeveel standaard errors de ^β van 0 af ligt
- P-value = de kans dat je H0 fout afwijst; het kleinste significantieniveau waarop H0
afgewezen zou worden
Multivariate Linear Regression Model (Block 4)
OLS (Matrix)
- ⏟y = ⏟X ⏟β +
u⏟
( Nx 1) ¿¿ ( ( k+1 ) x 1) ( Nx 1)
- →Matrices van alle X en alle β om makkelijker te rekenen
- Dus de sum of squared residuals =
- u' u=( y−X ^β )' ( y−X ^β )
- FOC = 0
- ^β = (X’X)-1 X’y
Multivariate OLS assumptions
- Zelfde als voor bivariate +
- Geen collinearity; correlatie tussen 2 verklarende variabelen
o Bij de OLS estimator wordt de inverse genomen van (X’X) --> daarvoor moet
de matrix vierkant en full rank zijn --> eerste 2 kolommen x 1 en x2 zijn lineair
afhankelijk, en dus niet full rank
- [A4] E[u|x] = o kan nu in 3 gevallen
Opdrachten Wooldridge
Beta schatten (2.3i):
Σ ( xi −x)( y i− y)
β i=
Σ¿¿
Fitted values (2.3ii) is de daadwerkelijke waardes met de geschatte waardes van y ernaast
R2 schatten (2.3iv):
2 SSR Σ u^ 2i
R =1− =1−
SST Σ¿¿
SSR
2 n−k −1
Adjusted R2: R =1−
TSS
n−1
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 robinkleinen. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €2,99. Je zit daarna nergens aan vast.