Domande d'esame VERIFICATO
QMDM - Data Analysis - FAQ
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Di cosa parla
- Il modello di regressione lineare standard richiede che le osservazioni siano casuali e indipendenti, condizione spesso violata nei dati time series dove la presenza di variabili lagged impedisce l'esistenza dell'assunzione di esogenicità stretta.
- In presenza di eteroschedasticità, gli errori standard OLS non sono più validi e devono essere sostituiti dagli errori robusti di White, che correggono la matrice di varianza-covarianza includendo i residui al quadrato.
- Il test di Hausman confronta gli stimatori OLS e IV per determinare se l'OLS sia inconsistente; se il test rifiuta l'ipotesi nulla, si deve preferire lo stimatore IV poiché l'OLS diventa inaffidabile anche se rimane non distorto.
- L'interpretazione dei coefficienti dipende dalla specificazione funzionale: nei modelli con logaritmi naturali, un aumento percentuale della variabile indipendente provoca una variazione assoluta nella dipendente pari al coefficiente diviso per cento.
- Il test di Breusch-Pagan verifica l'ipotesi di omoschedasticità attraverso una regressione ausiliaria dei residui al quadrato; il rifiuto dell'ipotesi nulla indica eteroschedasticità, rendendo gli stimatori OLS inconsistenti ma non distorti.
- Per evitare la perfetta multicollinearità quando si includono variabili dummy per categorie esclusive come le dimensioni aziendali, è necessario omettere una categoria di riferimento, tipicamente quella "Mediumfirm" se presenti Small e Large.
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