Öko101 at Humboldt-Universität Zu Berlin | Flashcards & Summaries

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TESTE DEIN WISSEN

When is OLS-Estimator unbiased? (SLR)

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TESTE DEIN WISSEN

If SLR.1-SLR.4 are satified.

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TESTE DEIN WISSEN

When is OLS the best linear unbiased estimator? (SLR)

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TESTE DEIN WISSEN

Under the Gauss Markov Assumptions

SLR.1-SLR.5

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TESTE DEIN WISSEN

Multiple Linear Regression Model Assumptions


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TESTE DEIN WISSEN

MLR.1: Linear in Parameters

MLR.2: Random sampling

MLR.3: No perfect collinearity

MLR.4: Zero conditional mean

  • OLS Unbiased

MLR.5: Homoskedasticity

  • Gauss Markov Assumoptions: BLUE

MLR.6: Normality Assumption

  • Classical Linear Model (CLM) Assumptions (best among all estimators (not only linear))
  • Under MLR.6 4&5 automatically hold
  • Hypotheses Testing
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TESTE DEIN WISSEN

When are the OLS Estimates unbiased? (MLR)



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TESTE DEIN WISSEN
  • Under MLR.1-MLR.4 unbiased
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TESTE DEIN WISSEN

When does the Gauss-Markov Theorem apply? (MLR)

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TESTE DEIN WISSEN
  • under MLR.1-MLR.5: best linear unbiased estimator
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TESTE DEIN WISSEN

What is possible if CLM Assumptions (MLR.1-MLR.6) hold?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • hypotheses testing
  • OLS is the best among all estimators (no longer just among linear)



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TESTE DEIN WISSEN


Time Series Regression Assumptions

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TESTE DEIN WISSEN

TS.1: Linear in parameters

TS.2: No perfect collinearity

TS.3: Zero conditional mean

  • OLS Unbiased

TS.4: Homoskedasticity

TS.5: No serial correlation

  • Gauss Markov Assumoptions: BLUE

TS.6: Normality

  • Under TS.1-6 the usual F- and t-tests are valid
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TESTE DEIN WISSEN

What is needed for Unbiased OLS Estimators in Time series regression?

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TESTE DEIN WISSEN
  •  TS.1-TS.3
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TESTE DEIN WISSEN

Contemporanoeus exogeneity (TS.3)

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TESTE DEIN WISSEN
  • E(ut | xt) = 0
  • the mean of the error term is uncorrelated with explanatory variables of the same period
  • Cov(xjt I ut) 


Needed to show that OLS is consistent






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TESTE DEIN WISSEN

Strict Exogeneity (TS.3)

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN


  • E (ut |X ) = 0
  • mean of error term is independent of values of explanatory variables of all  periods

Needed to show that OLS is consistent and unbiased.


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TESTE DEIN WISSEN

Experimental Data vs. Observational Data

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Nonexperimental Data: Not accumulated in experiments (observational data)
  • Experimental data: collected in laboratory environments
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TESTE DEIN WISSEN

Assumptions Single Linear Regression Model

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TESTE DEIN WISSEN

SLR.1: Linear in Parameters

SLR.2: Sample Variation in the explanatory variable 

SLR.3: No perfect collinearity

SLR.4: Zero conditional mean

  • OLS Unbiased

SLR.5: Homoskedasticity

  • Gauss Markov Assumoptions: BLUE
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Beispielhafte Karteikarten für deinen Öko101 Kurs an der Humboldt-Universität zu Berlin - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

When is OLS-Estimator unbiased? (SLR)

A:

If SLR.1-SLR.4 are satified.

Q:

When is OLS the best linear unbiased estimator? (SLR)

A:

Under the Gauss Markov Assumptions

SLR.1-SLR.5

Q:

Multiple Linear Regression Model Assumptions


A:

MLR.1: Linear in Parameters

MLR.2: Random sampling

MLR.3: No perfect collinearity

MLR.4: Zero conditional mean

  • OLS Unbiased

MLR.5: Homoskedasticity

  • Gauss Markov Assumoptions: BLUE

MLR.6: Normality Assumption

  • Classical Linear Model (CLM) Assumptions (best among all estimators (not only linear))
  • Under MLR.6 4&5 automatically hold
  • Hypotheses Testing
Q:

When are the OLS Estimates unbiased? (MLR)



A:
  • Under MLR.1-MLR.4 unbiased
Q:

When does the Gauss-Markov Theorem apply? (MLR)

A:
  • under MLR.1-MLR.5: best linear unbiased estimator
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Q:

What is possible if CLM Assumptions (MLR.1-MLR.6) hold?

A:
  • hypotheses testing
  • OLS is the best among all estimators (no longer just among linear)



Q:


Time Series Regression Assumptions

A:

TS.1: Linear in parameters

TS.2: No perfect collinearity

TS.3: Zero conditional mean

  • OLS Unbiased

TS.4: Homoskedasticity

TS.5: No serial correlation

  • Gauss Markov Assumoptions: BLUE

TS.6: Normality

  • Under TS.1-6 the usual F- and t-tests are valid
Q:

What is needed for Unbiased OLS Estimators in Time series regression?

A:
  •  TS.1-TS.3
Q:

Contemporanoeus exogeneity (TS.3)

A:
  • E(ut | xt) = 0
  • the mean of the error term is uncorrelated with explanatory variables of the same period
  • Cov(xjt I ut) 


Needed to show that OLS is consistent






Q:

Strict Exogeneity (TS.3)

A:


  • E (ut |X ) = 0
  • mean of error term is independent of values of explanatory variables of all  periods

Needed to show that OLS is consistent and unbiased.


Q:

Experimental Data vs. Observational Data

A:
  • Nonexperimental Data: Not accumulated in experiments (observational data)
  • Experimental data: collected in laboratory environments
Q:

Assumptions Single Linear Regression Model

A:

SLR.1: Linear in Parameters

SLR.2: Sample Variation in the explanatory variable 

SLR.3: No perfect collinearity

SLR.4: Zero conditional mean

  • OLS Unbiased

SLR.5: Homoskedasticity

  • Gauss Markov Assumoptions: BLUE
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