Heteroscedasticity এবং ওজন কমানোর কম বর্গাকার অনুমান


3

"হেটারোসসেসিস্ট্যাসিটির উপস্থিতিতে, OLS অনুমানকারীরা নির্দোষ কিন্তু অক্ষম"

দেখানো হচ্ছে পক্ষপাতশূন্য অংশ তুলনামূলকভাবে সহজ। কিছু লেখক ব্যাখ্যা করেছেন অদক্ষতা কম বর্গাকার অনুমানকারী নতুন বৈকল্পিক সাহায্যে। যাইহোক, আমি ওয়েটেড কম বর্গাকার অনুমানকারী ($ \ hat {\ beta ^ *} $) এর বৈকল্পিক ব্যবহার করে একই জিনিস দেখানোর জন্য বলা হয়েছিল। আমি নিম্নলিখিত ভাবে এগিয়ে চলেছি: -

মডেলটি বিবেচনা করুন, $ Y_t = \ alpha + \ beta X_t + u_t $ যেখানে $ u_t $ হেরোসোসেডাস্টিক।

অনুমান করুন $ {\ sigma _u} ^ 2 $ হোমোসেডাস্টাস্টিক অনুমিতি অনুসারে $ u_t $ এর ধ্রুবক বৈকল্পিক।

যাক $ var (u_t) = {\ sigma _t} ^ 2 $ হেরোটোসডাস্টাস্টিক ধারণার অধীন ব্যাঘাতের বৈসাদৃশ্য হতে দিন।

বিশেষভাবে, অনুমান করুন $ {\ sigma _t} ^ 2 = k_t {\ sigma _u} ^ 2 $, $ k_t $ কিছু অ স্টোকাস্টিক স্থিতিশীল ওজন।

এখন, বিবর্তন ফর্ম উপরের মডেল বিবেচনা করুন

$ y_t = \ beta x_t + u_t $, যেখানে $ y_t = Y_t-E (Y) $, $ x_t = X_t-E (X) $

$ \ রাইটারো \ frac {y_t} {k_t} = \ beta \ frac {x_t} {k_t} + \ frac {u_t} {k_t} $

$ \ রাইটারো \ frac {y_t} {k_t} = \ beta \ frac {x_t} {k_t} + v_t $
যেখানে $ v_t $ ধ্রুবক বৈকল্পিক $ {\ sigma _u} ^ 2 $ আছে

এখন, ওজনযুক্ত কম বর্গাকার অনুমানকারী $ \ hat {\ beta ^ *} = \ frac {\ sum \ frac {y_t} {k_t} \ frac {x_t} {k_t}} {\ sum \ frac {{x_t} ^ 2} {{k_t} ^ 2}} $

যা অবশেষে আমাদের $ বর্ষ (\ hat {\ beta ^ *}) = \ frac {{\ sigma _u} ^ 2} {\ sum \ frac {{x_t} ^ 2} {{k_t} ^ 2}} $ দেবে

এখন, হেটারোসেসেডাস্টিক ধারণার অধীনে আমাদের $ বর্ষ (\ hat {\ beta}) = \ frac {\ sum {x_t} ^ 2 {\ sigma_t} ^ 2} {(\ sum {x_t} ^ 2) ^ 2} $

এখন, $$ \ frac {var (\ hat {\ beta ^ *})} {var (\ hat {\ beta})} = \ frac {{\ sigma _u} ^ 2} {\ sum \ frac {{x_t } ^ 2} {{k_t} ^ 2}} \ times \ frac {(\ sum {x_t} ^ 2) ^ 2} {\ sum {x_t} ^ 2 {\ sigma_t} ^ 2} $$
$$ \ Rightarrow \ frac {Var (\ hat {\ beta ^ *}}}} {Var (\ hat {\ beta})} = \ frac {{\ sigma _u} ^ 2} {\ sum \ frac {{x_t } ^ 2} {{k_t} ^ 2}} \ times \ frac {(\ sum {x_t} ^ 2) ^ 2} {\ sum {x_t} ^ 2 {k_t \ sigma_u} ^ 2} $$
$$ \ Rightarrow \ frac {Var (\ hat {\ beta ^ *}}}} {Var (\ hat {\ beta})} = \ frac {(\ sum {x_t} ^ 2) ^ 2} {\ sum \ frac {{x_t} ^ 2} {{k_t} ^ 2} \ sum {x_t} ^ 2 {k_t}} $$

যাইহোক, আমি এগিয়ে যেতে পারার আগে, আমার প্রশিক্ষক আমাকে আবার চেক করার জন্য জিজ্ঞাসা। তিনি জোর দিয়েছিলেন যে আমি $ \ frac {\ sum (a_t b_t) ^ 2} {\ sum {a_t} ^ 2 {b_t} ^ 2} $ এর মতো কিছু পেতে পারি, যাতে আমি কাউচি-শাওয়ার্ট অসমতা ব্যবহার করতে পারি যার ফলে $ var (\ টুপি {\ বিটা ^ *}) করুন & lt; var (\ টুপি {\ বিটা}) $। এই অবশেষে প্রমাণ করবে * অযোগ্যতা * অংশ।

যেহেতু আমি সেই ফর্মটি পাচ্ছি না, আমি মনে করি আমি ভুল করেছি। যদি কেউ এটা নির্দেশ করতে পারেন আমি খুশি হবে।


1
$ \ Sqrt {k_t} $ এবং $ k_t $, $ \ dfrac {y_t} {\ sqrt {k_t}} = \ beta \ dfrac {y_t} {\ sqrt {k_t}} + \ dfrac {u_t} { যদি \ sqrt {k_t}} $
Amit

আমরা যদি $ \ sqrt {k_t} $, $ \ frac {u_t} {\ sqrt {k_t}} দ্বারা ভাগ করে থাকি তবে তার মধ্যে ধ্রুবক পরিবর্তন হবে না।
user 440191

$ U_t $ এর বৈকল্পিক $ \ sigma_t ^ 2 = k_t \ sigma_u ^ 2 $, $ \ dfrac {u_t} {\ sqrt {k_t}} এর বৈকল্পিক $ $ সিগমা ^ 2_u $ এবং $ \ dfrac এর বৈকল্পিক {u_t} {k_t} $ $ \ dfrac {\ sigma ^ 2_u} {k_t} $
Amit

1
এটা ভুল। $ \ text {var} (cX) = c ^ 2 \ text {var} (X) $।
Amit

দুঃখিত, আমি যে বিন্দু মিস। আপনি সঠিক. এখন এটি ধ্রুবক বৈকল্পিক হবে।
user 440191

উত্তর:


4

$ \ Hat {\ beta} $ $ $ বিটা $ এর OLS অনুমানকারী হতে দিন $$ y_t = \ beta x_t + u_t $$ $ \ Tilde {\ beta} $ $ বিটা $ $ এর OLS অনুমানকারী হতে দিন $$ \ dfrac {y_t} {\ sqrt {k_t}} = \ beta \ dfrac {x_t} {\ sqrt {k_t}} + \ dfrac {u_t} {\ sqrt {k_t}} $$ $ \ text {var} (\ hat {\ beta}) = \ dfrac {\ sum x_t ^ 2 \ sigma_t ^ 2} {\ left (\ sum x_t ^ 2 \ right) ^ {2}} $

$ \ text {var} (\ tilde {\ beta}) = \ dfrac {\ sigma ^ 2_u} {\ sum \ dfrac {x_t ^ 2} {k_t}} $

সুতরাং, $ \ dfrac {\ text {var} (\ tilde {\ beta})} {\ text {var} (\ hat {\ beta})} = \ dfrac {\ left (\ sum x_t ^ 2 \ right) ^ {2}} {\ sum \ dfrac {x_t ^ 2} {k_t} \ sum {x_t ^ 2} {k_t}} $।

$ A_t = \ dfrac {x_t} {\ sqrt {k_t}} $ এবং $ b_t = {x_t} {\ sqrt {k_t}} $ যাক এবং আমরা বৈকল্পিক অনুপাতটি পুনরায় লিখতে পারি

$ \ dfrac {\ text {var} (\ tilde {\ beta})} {\ text {var} (\ hat {\ beta})} = \ dfrac {\ left (\ sum a_tb_t \ right) ^ {2} } {\ sum a_t ^ 2 \ sum {b_t ^ 2}} \ leq 1 $ [কাউচি-শাওয়ারজ বৈষম্যের দ্বারা]

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.