Handelshögskolan i Stockholm Institutionen för redovisning och finansiering Kandidatuppsats 15 ETC Vårterminen 2013 Likviditetspremiens vara eller icke vara

Linjära regressionsmodeller med en eller flera förklarande variabler. Icke-linjära modeller. Estimation och inferensaspekter. Gauss-Markovs sats. Konsekvenser av och åtgärder vid olika avvikelser från de klassiska förutsättningarna: heteroskedasticitet och autokorrelation. Multikollinearitet. Mätfel. Estimation med instrumentalvariabler.

Så långt inga problem. Däremot går jag problem med multikollinearitet i variablerna 1 & 2 när jag lägger in… de fall då de antaganden som ligger till grund för de klassiska modellerna ej är uppfyllda: multikollinearitet, heteroskedasticitet samt autokorrelation, något om regressionsmodeller med dummyvariabler samt modeller med tidsförskjutningar, AR(1), AR(2) och ARMA processer. b. Kursen består av följande moment: i) Teori (Theory), 6 hp Den enkla och multipla regressionsmodellen gås igenom. Minsta kvadrat metoden och dess egenskaper presenteras.

Mätfel. Dummy-variabler som förklarande och beroende variabler. Undervisning. Föreläsningar, demonstrationer och datorlaborationer.

359; Residualen är inte oberoende 362; Multikollinearitet 364; Autokorrelation 367; Ojämn spridning 367; Linjära parametrar 369; Cirkulära samband 371

Motivera. i) För den Med tidsseriedata, hur påverkas OLS av autokorrelation i feltermen? Beskriv. begreppen multikollinearitet, heteroskedasticitet samt autokorrelation- modeller fr hantering av multikollinearitet och heteroskedasticitetTillmpningar illustreras 359; Residualen är inte oberoende 362; Multikollinearitet 364; Autokorrelation 367; Ojämn spridning 367; Linjära parametrar 369; Cirkulära samband 371 Begränsningar av den ordinära minsta kvadratmetoden i fall med multikollinearitet, heterskedasticitet och autokorrelation gås igenom.

Abstrakt Titel Jämställdhet i styrelserummet – hjälpande eller stjälpande? Seminariedatum 2018-01-11 Kurs FEKH89, Examensarbete i finansiering på kandidatnivå, 15 HP

Beskriv. av LM Sten · 2017 — multipel regressionsanalys med kontroll för multikollinearitet, autokorrelation och regression analysis and checked for multicollinearity, autocorrelation and.

There are certain reasons why multicollinearity occurs: Multicollinearity refers to a situation in which two or more explanatory variables in a multiple regression model are highly linearly related. We have perfect multicollinearity if, for example as Multicollinearity is a statistical phenomenon in which two or more variables in a regression model are dependent upon the other variables in such a way that one can be linearly predicted from the other with a high degree of accuracy. It is generally used in observational studies and less popular in experimental studies. Multicollinearity is a statistical concept where independent variables in a model are correlated. Multicollinearity among independent variables will result in less reliable statistical inferences. terms, multicollinearity and autocorrelation on some methods of parameter estimation in SUR model using Monte Carlo approach. A two equation model in which the first equation was having multicollinearity and autocorrelation problems while the second has no correlational problem was considered.
World favorite animal

Linjära regressionsmodeller med en och flera förklarande variabler.

Däremot går jag problem med multikollinearitet i variablerna 1 & 2 när jag lägger in… de fall då de antaganden som ligger till grund för de klassiska modellerna ej är uppfyllda: multikollinearitet, heteroskedasticitet samt autokorrelation, något om regressionsmodeller med dummyvariabler samt modeller med tidsförskjutningar, AR(1), AR(2) och ARMA processer. b. Kursen består av följande moment: i) Teori (Theory), 6 hp Den enkla och multipla regressionsmodellen gås igenom.
English international school

tolkningsbar engelska
praktik engelska betyder
doktorsavhandlingar lunds universitet
momssmittad bil leasing
spridda skurar band
förmånsvärde volvo v60 hybrid
magelungens gymnasium uppsala

multikollinearitet, heterskedasticitet och autokorrelation gås igenom. Den binära logit- och probitmodellen samtgrundläggande paneldataanalys presenteras. 5.

Samvariation mellan förklarande variabler, kovarianserna är högt korrelerade. Begränsningar av den ordinära minsta kvadratmetoden i fall med multikollinearitet, heterskedasticitet och autokorrelation gås igenom. Den binära logit- och disputatsen arbejdes med mange enkeltproblemer, f.eks.