hac标准误 近日,我读了一本书—《浅谈“标准误”》。说到“标准误”就不得不提英语里的数学符号mathtype,这个数学符号是用来计算机科学中的数值计算方面的,例如计算平方根,计算圆周率等。而这个数学符号在计算机编程时,可以起到非常重要的作用,但有些人会把mathtype中的符号与英文字母混淆。而且这样还很容易出错。因此,
HAC标准误是一种修正的标准误估计方法,用于处理存在异方差性(Heteroscedasticity)和自相关(Autocorrelation)的数据。在经济学研究中,往往会遇到这样的情况,即数据的方差不是恒定的,并且数据之间存在时间上的相关性。传统的标准误估计方法无法正确反映这种异方差性和自相关性,因此需要采用HAC标准误来得到更准确的结果。 二...
GMM与HAC稳健标准误:5个实用技巧 1️⃣ 当扰动项同时存在条件异方差和自相关(HAC)时,假设方程是过度识别的,可以使用S的HAC估计来计算更有效的参数估计。2️⃣ 在ivreg2中设定gmm2s robust bw()选项时,可以加权计算Newey-West稳健标准误。注意,bw()只能用于时间序列数据,且括号内的数字要比命令newey中的l...
white是hac的特殊情况，只看方差估计的中间那一部分的话。E(xixi′εi2)这个是white。，∑j=−∞...
Stata学习:如何计算Conley空间标准误?x_ols / ols_spatial_HAC 示例1:x_ols 文献来源 示例代码 得到结果 示例2:x_ols 文献来源 示例代码 得到结果 示例3:ols_spatial_HAC 文献来源 示例代码 得到结果 下载包 stata-learning/stata_packages at main · momostudy/stata-learning (github.com)...
HAC标准误是一种校正方法,它可以通过对残差项进行加权来纠正异方差问题,并通过考虑残差项的自相关性来纠正自相关问题。HAC标准误的计算方法基于估计残差项的自协方差矩阵,并使用异方差自相关稳健核函数来进行加权平均。常见的核函数包括Bartlett核函数、Parzen核函数和Tukey-Hanning核函数等。 使用HAC标准误可以得到相对...
HAC是Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent的缩写,意为异方差和自相关一致性。在传统的OLS(普通最小二乘法)回归分析中,假设误差项具有零均值、异方差性和无自相关性,然而在实际应用中,这些假设往往不成立。HAC标准误是通过考虑误差项的异方差性和自相关性来修正OLS估计的标准误,从而更准确地进行统计推断...
什么原因使得我们必须采用hac标准误 只看楼主 收藏 回复 o傻琪玛o 初级粉丝 1 寻觅者 初级粉丝 1 采用HAC标准误的原因是因为在异方差性较为显著时,Heteroscedasticity-consistent standard errors能够更准确地进行统计推断。登录百度帐号 下次自动登录 忘记密码? 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、...
Stata中的标准误问题【4】HAC与聚类稳健标准误。谢谢关注点赞和收藏,如果大家感兴趣会继续发布后续的学习视频 - Seeker&Discoverer于20230423发布在抖音,已经收获了648个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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