Appunti VERIFICATO
appunti lab 3
Università degli studi di Bologna statistica, economia e impresa Curriculum marketing e ricerche di mercato 2020
19 visualizzazioni
25 download
Nessun voto ancora
Di cosa parla
- Destagionalizzazione delle serie storiche (p, x, y):
- L'obiettivo è rimuovere la variabilità stagionale dalle serie storiche regredendo la variabile dipendente su dummy mensili.
- Il processo prevede due passaggi principali: a) stimare i coefficienti beta (βᵢ) per ciascuna delle 12 dummy mensili (dᵢₜ) usando OLS; b) creare la serie destagionalizzata sottraendo la componente stagionale stimata dalla serie originale.
- I modelli OLS presentati per le variabili 'p', 'x' e 'y' utilizzano le dummy mensili (dm1-dm12).
- I risultati delle stime OLS per ciascuna variabile includono coefficienti, errori standard, rapporti t, p-value, R-quadro, F-statistica e criteri informativi (Akaike, Schwarz, Hannan-Quinn).
- Viene specificato che in caso di inclusione di una costante, per evitare multicollinearità perfetta, Gretl elimina di default una dummy (la dodicesima).
- Modello VAR(2) con componenti deterministiche:
- Viene introdotto un modello VAR(2), che include due ritardi delle variabili endogene.
- Il modello generale è espresso come Wₜ = A₁Wₜ₋₁ + A₂Wₜ₋₂ + Φdₜ + εₜ, dove Wₜ è il vettore delle variabili endogene (y, x, p), A₁ e A₂ sono matrici di coefficienti, Φ è la matrice dei coefficienti per le componenti deterministiche dₜ, ed εₜ è il vettore degli errori.
- Il vettore dₜ include le dummy stagionali (d1.t, ..., d11.t) e una componente di trend temporale.
- Viene mostrata la forma estesa delle singole equazioni (per y, x e p), evidenziando i contributi dei ritardi delle altre variabili e delle dummy.
- Si procede all'aggiunta di un trend temporale ('time') al modello.
- Vengono presentati i risultati della stima OLS per l'equazione della variabile 'y' all'interno del modello VAR(2). I risultati includono coefficienti per la costante, i ritardi di x (x_1, x_2), i ritardi di p (p_1, p_2), le dummy mensili (dm1-dm11), il trend temporale (time) e i ritardi di y (y_1, y_2).
- L'interpretazione dei risultati statistici si basa su errori standard, rapporti t e p-value; un p-value inferiore a 0.05 porta al rifiuto dell'ipotesi nulla che il coefficiente sia zero, indicando significatività statistica.