|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ СТАНДАРТНЫХ ОШИБОК ОЦЕНОКПАРАМЕТРОВ В ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИС ПАНЕЛЬНЫМИ ДАННЫМИстатья
- Автор: Кошмак В.К.
- Сборник: Физико-математическое образование в современном обществе: Материалы Международной научно-практической конференции. 27-28 сентября 2023г
- Год издания: 2023
- Место издания: Псков
- Первая страница: 107
- Последняя страница: 110
- Аннотация: Особенности выборки панельных данных часто приводят к тому, что подмножества поперечных сечений образуют кластеры. Внутри отдельно взятых кластеров возможна корреляция ошибок, которую необходимо учитывать при расчете значимости оценок параметров модели. Представлен расчет ковариационной матрицы ошибок с коррекцией на гетероскедастичность и автокорреляцию ошибок в кластерах. В пакете R генерируются искусственные данные, на которых исследуются последствия избыточной коррекции ковариационной матрицы ошибок. Показано, что при малом количестве кластеров и классических данных кластеризованная оценка стандартной ошибки параметра регрессии меньше оценок Ordinary, HC и HAC.
- Добавил в систему: Кошмак Виктор Константинович