Samenvatting Econometrics
1. INTRODUCTIE
2. OLS
3. R
4. T-VALUE
5. ANALYSIS
6. DUMMY
7. F-TEST
8. OMITTED VARIABLE BIAS
9. CORRELATION
10. CLASSICAL ASSUMPTIONS
11. CONSTANT TERM
12. INTERACTION ANALYSIS
13. VALIDITY
14. MULTICOLLINEARITY
15. AUTOCORRELATION
16. COINTEGRATION AND STATIONARITY
17. PANEL DATA
1
, Introductie
In een functie geeft de coëfficiënt de invloed op de afhankelijke variabele aan. Het
kan echter zo zijn dat de coëfficiënt niet ver genoeg van nul zit om significant te zijn.
Met een regressie kijk je naar de relatie en de hoeveelheid van invloed op een
variabele. Je legt bewegingen van een variabele uit. Dat is de dependent variable.
Regressies testen geen causaliteit. Ze geven alleen aan of er een relatie is en wat de
richting en sterkte daarvan is.
Als je dingen weglaat uit de vergelijking, kan het model niet alles uitleggen. Dit kan
ook komen door randomness. Om deze afwijkingen te meten maak je de stochastic
error term. Dat is alle variatie in Y die niet kan worden uitgelegd door X. Het gedeelte
van de vergelijking dat niet de error term is noem je de deterministic component.
Als afwijking kan het zijn dat je een variabele er niet in hebt gestopt. Er kan (heel
vaak) measurement error zijn. Het kan zijn dat de theoretische vergelijking een
andere functionele vorm heeft dan die van de regressie. Hij kan bijvoorbeeld niet-
lineair zijn. Daarnaast kan er pure random variatie zijn, vooral als het gaat om
menselijk gedrag.
Een regressie met meerdere independent variables heet multivariate.
Estimated coëfficiënts (dus die je uit stata krijgt) krijgen een dakje boven de beta.
Vervolgens kan je gaan testen of de estimated values in de buurt komen van de values
in je data. Het verschil hiertussen noem je de residual. Let op dat de residual iets
anders is dan de error term. De error term vergelijkt de observatie met de werkelijk
verwachte waarde van Y. Dit is een lijn die je niet voor je kunt zien. De residual is het
verschil met de lijn die je uit stata krijgt.
Cross sectional data is observaties van verschillende entiteiten op één moment.
2
1. INTRODUCTIE
2. OLS
3. R
4. T-VALUE
5. ANALYSIS
6. DUMMY
7. F-TEST
8. OMITTED VARIABLE BIAS
9. CORRELATION
10. CLASSICAL ASSUMPTIONS
11. CONSTANT TERM
12. INTERACTION ANALYSIS
13. VALIDITY
14. MULTICOLLINEARITY
15. AUTOCORRELATION
16. COINTEGRATION AND STATIONARITY
17. PANEL DATA
1
, Introductie
In een functie geeft de coëfficiënt de invloed op de afhankelijke variabele aan. Het
kan echter zo zijn dat de coëfficiënt niet ver genoeg van nul zit om significant te zijn.
Met een regressie kijk je naar de relatie en de hoeveelheid van invloed op een
variabele. Je legt bewegingen van een variabele uit. Dat is de dependent variable.
Regressies testen geen causaliteit. Ze geven alleen aan of er een relatie is en wat de
richting en sterkte daarvan is.
Als je dingen weglaat uit de vergelijking, kan het model niet alles uitleggen. Dit kan
ook komen door randomness. Om deze afwijkingen te meten maak je de stochastic
error term. Dat is alle variatie in Y die niet kan worden uitgelegd door X. Het gedeelte
van de vergelijking dat niet de error term is noem je de deterministic component.
Als afwijking kan het zijn dat je een variabele er niet in hebt gestopt. Er kan (heel
vaak) measurement error zijn. Het kan zijn dat de theoretische vergelijking een
andere functionele vorm heeft dan die van de regressie. Hij kan bijvoorbeeld niet-
lineair zijn. Daarnaast kan er pure random variatie zijn, vooral als het gaat om
menselijk gedrag.
Een regressie met meerdere independent variables heet multivariate.
Estimated coëfficiënts (dus die je uit stata krijgt) krijgen een dakje boven de beta.
Vervolgens kan je gaan testen of de estimated values in de buurt komen van de values
in je data. Het verschil hiertussen noem je de residual. Let op dat de residual iets
anders is dan de error term. De error term vergelijkt de observatie met de werkelijk
verwachte waarde van Y. Dit is een lijn die je niet voor je kunt zien. De residual is het
verschil met de lijn die je uit stata krijgt.
Cross sectional data is observaties van verschillende entiteiten op één moment.
2
