Vaihtoehtoisia regressiomalleja

Show full item record



Permalink

http://hdl.handle.net/10138/10859
Title: Vaihtoehtoisia regressiomalleja
Author: Sorvala, Veli-Matti
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Social Sciences, Department of Mathematics and Statistics
Date: 2003-12-08
Language: fi
URI: http://hdl.handle.net/10138/10859
Thesis level: master's thesis
Abstract: Työ tarkastelee vaihtoehtoja klassiselle regressiomallille, kun annetut tiedot selvästi ovat mallin määrittämää kuvaa todellilisuudesta vastaan. Riittämättömyys voi ilmetä mal-lin määräämien estimaattien harhaisuutena, ei-tarkentuvuutena, virhetermien heteroskedastisuutena, mallin vääränä spesifikaationa (esimerkiksi aineisto ei tue oletettua vir- hetermien normaalisuutta), estimaattorien tehottomuutena ja etenkin oletuksiltaan lähtökohtaisesti yhteensopimattomuutena todellisuuden ilmiön ominaisuuksien kanssa. Työn tar- koitus on esitellä keinoja testata mallin sopivuutta annettuihin tietoihin. Päävaihtoehtona tässä työssä on rajoitetun riippuvan muut- tujan regressiomallit, erityisesti tobit-malli. Näissä malleissa selittävää muuttujaa on rajoitettu jotenkin. To- bit-malli on joko katkaistu tai sensuroitu regressiomalli. Mallia kutsutaan sensuroiduksi, jos voidaan havaita vähin- tään exogeenisiä muuttujia. Mallia kutsutaan katkaistuksi, jossa "ei-rajahavainnot" on kokonaan menetetty, toisin sa- noen vain havainnot, joilla riippuvan muuttujan arvo ylittää rajahavainnon, havaitaan. Mallin valinta pohjautuen otosjakauman ominaisuuksiin on eräs keino ratkaista mallin sopimattomuuden ongelmaan. Kun käsitteellisesti malli on sovitettavissa aineistoon, se ei vielä tarkoita, että malli olisi sopiva. Parametriset mal- lit sisältävät useita oletuksia ilmiöstä. Esimerkiksi (al- haalta rajoitettu) sensuroitu regressiomalli sisältää imp- lisiittisen oletuksen nollahavainnon todennäköisyyden kas- vamisen vaikutuksesta ehdollisen odotusarvon kasvamiseen. Tämä on joissain tapauksissa järkevä oletus mutta on tapauksia, joissa se ei ole. Keinojen esittely tällaisiin mallin spesifikaation testauksiin on tämän työn tarkoitus. Etenkin kun riippuva muuttuja kuvaa lukumäärää standardi tobit-malli soveltuu usein aineistoon huonosti, sillä standardi tobit-malli olettaa, että "raja-havainnon" yläpuolella selittävä muuttuja on jatkuva. Tälläisiä tilanteita varten on omat mallinsa, joita ei kuitenkaan tarkastella tässä työssä. Johtopäätöksenä on, että paljon voidaan tehdä regressio- mallien puitteissa annettujen tietojen ja teorian yhteensopivuuden testaamiseksi.
Description: Endast sammandrag. Inbundna avhandlingar kan sökas i Helka-databasen (http://www.helsinki.fi/helka). Elektroniska kopior av avhandlingar finns antingen öppet på nätet eller endast tillgängliga i bibliotekets avhandlingsterminaler.Only abstract. Paper copies of master’s theses are listed in the Helka database (http://www.helsinki.fi/helka). Electronic copies of master’s theses are either available as open access or only on thesis terminals in the Helsinki University Library.Vain tiivistelmä. Sidottujen gradujen saatavuuden voit tarkistaa Helka-tietokannasta (http://www.helsinki.fi/helka). Digitaaliset gradut voivat olla luettavissa avoimesti verkossa tai rajoitetusti kirjaston opinnäytekioskeilla.
Subject: rajoitettu riippuva muuttuja
sensurointi
katkaisu
regressiomalli
spesifikaatio


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
abstract.pdf 48.79Kb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record