Połączenie klasycznego i nieklasycznego podejścia w celu wykrywania niejednorodności wariancji składników losowych modelu ekonometrycznego

• Autorzy: Alicja Grześkowiak

Warianty tytułu

A Combination of Classical and Non-Classical Approach to Disturbance

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W niniejszej pracy przedstawiono koncepcję połączenia zalet postępowania klasycznego (stosowania testów statystycznych) z korzyściami płynącymi z możliwości wyboru „najlepszego” rozkładu przy zastosowaniu dyskryminacyjnej reguły największej wiarygodności. Problemem, którego rozwiązanie zaproponowano, jest określenie rodzaju heterosekedastyczności składników losowych jednorównaniowego liniowego modelu ekonometrycznego. W pracy przedyskutowano postulowaną koncepcję i zilustrowano ją badaniem empirycznym. (fragment tekstu)

EN

In this paper a concept of heteroscedasticity character determination in the linear econometric model is presented. The suggested method combines classical approach (hypothesis testing) with the maximum likelihood discriminant rule. The suggested solution is illustrated by the empirical analysis of models describing real and expected incomes of Poles. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Ekonometria; Modele ekonometryczne; Metoda najmniejszych kwadratów; Zmienne losowe

EN

Econometrics; Econometric models; Least squares method; Random variable

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Ekonometria
• Rocznik: 2008
• Tom: 22
• Numer: nr 27 Zastosowania metod ilościowych
• Strony: 19--27

Twórcy

autor

Alicja Grześkowiak

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Adijbolosoo S. B-S. K., Estimation of Parameters of Heteroscedastic Error Models Under Various Hypothesized Error Structures, „The Statistician” 1993, vol. 42, s. 123-133.
• Davidson R., MacKinnon J., Estimation and Inference in Econometrics, Oxford University Press 2003.
• Ekonometria współczesna, red. M. Osińska, Toruń 2007.
• Goldfeld S.M., Quandt R.E., Some Tests for Homoscedasticity, „Journal of the American Statistical Association” 1965, vol. 60, s. 539-547.
• Greene W.H., Econometric Analysis, Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey 1997.
• Hayashi F., Econometrics, Princeton University Press, Princeton N.J 2000.
• Jajuga K., Statystyczna teoria rozpoznawania obrazów, PWN, Warszawa 1990.
• Maddala G.S., Ekonometria, PWN, Warszawa 2006.
• Mardia K.V., Kent J.T., Bibby J.M., Multivariate Analysis, Academic Press, London 1979.
• Ramsey J.B., Test for Specification Error in Classical Linear Least-Squares Regression Analysis, „Journal of the Royal Statistical Society, Ser. B“ 1969, vol. 31, s. 350-371.
• Ruud P.A., An Introduction to Classical Econometric Theory, Oxford University Press, Oxford 2000.
• Szroeter J., A Class of Parametric Tests for Heteroscedasticity in Linear Econometric Models, „Econometrica” 1977, vol. 46, s. 1311-1327.
• Tomaszewicz A., Jednorównaniowe modele ekonometryczne przy nieklasycznych założeniach, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 1985.
• White H., A Heteroscedasticity - Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroscedasticity, „Econometrica” 1980, vol. 48, s. 817-838.