Økonometri: Lektion 4. Multipel Lineær Regression: F -test, justeret R 2 og aymptotiske resultater

Transkript

1 Økonometri: Lektion 4 Multipel Lineær Regression: F -test, justeret R 2 og aymptotiske resultater 1 / 35

2 Hypotesetest for én parameter Antag vi har model y = β 0 + β 1 x 2 + β 2 x β k x k + u. Vi ønsker at teste hypotesen H 0 : β j = 0 H 1 : β j 0 Teststørrelsen er t = ˆβ j se[ ˆβ j ] p-værdien: Hvis T t n k 1 så er p-værdien P[ T > t ]. Beslutning: Hvis p-værdien er mindre end α (signifikans-niveauet), så afviser vi H 0 ellers er konklusionen, at vi ikke kan afvise H 0. 2 / 35

3 En god model En god statistisk model skal kunne forklare relevante aspekter af data uden at være unødigt kompliceret. Har vi to eller flere modeller, der forklarer data lige godt, så vælger vi den simpleste. Kan vi ikke afvise nul-hypotesen H 0 β j = 0, så kan vi sætte β j = 0, dvs. fjerne den forklarende variabel x j fra modelle. Dog skal man sikre sig at det giver mening at fjerne x j fra en økonomisk synspunkt. 3 / 35

4 Eksempel: Forbruget af naturgas i USA Model: consumption = β 0 + β 1 income + β 2 price + β 3 lprice + u consumption income price lprice eprice oprice forbruget af naturgas per capita indkomst prisen for naturgas prisen for LPG (flaskegas) prisen for elektricitet prisen for fyringsolie Kilde: NaturalGas data i AER pakken 4 / 35

5 Hypotese for mere end én aprameter Model consumption = β 0 + β 1 income + β 2 price + β 3 lprice + u Eksempler på hypoteser Er modellen besværet værd? H 0 : β 1 = β 2 = β 3 = 0 Ingen af de forklarende variable forklarer noget... Er en delmodel nok? H 0 : β 2 = β 3 = 0 Prisen på naturgas og LPG er ikke nødvendige. Lineære hypoteser H 0 : β 2 = β 3 Prisen på naturgas og LPG har samme effekt på forbruget. 5 / 35

6 Er modellen besværet værd? Antag vores model er den sædvanlige: y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x β k x k + u R tester automatisk nul-hypotesen: H 0 : β 1 = β 2 = = β k = 0 Dvs. en nul-hypotese om at alle forklarende variable kan undværes. Med andre ord tester man om modellen er besværet værd. Alternativ-hypotesen er H 1 : β j 0 for mindst ét j Dvs. mindst en af de forklarende variabel har en signifikant lineær sammenhæng med den afhængige variabel. 6 / 35

7 Eksempel Model: consumption = β 0 + β 1 income + β 2 price + β 3 lprice + u Summary fra R Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) income price lprice Residual standard error: on 134 degrees of freedom Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 3 and 134 DF, p-value: < 2.2e-16 Her er F -teststørrelsen lig 118.3, og under H 0 følger den en F -fordeling med 3 og 134 frihedsgrader. p-værdien er mindre end Vi kan altså afvise H 0 modellen er besværet værd. 7 / 35

8 Sammenligne model og delmodel Vi ønkser at sammenligne to modeller: En urestringeret model: En restringeret model: y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x β k x k + u y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x β k q x k q + u Den restringerede model er en delmodel af den urestringerede model, da den er opnået ved at fjerne q forklarende variable fra den urestringerede model. Hypotese af interesse: H 0 : β k q+1 = = β k = 0 H 1 : Mindst én af β k q+1,..., β k er forskellig fra nul. 8 / 35

9 Hypotesetest Hypotese af interesse: H 0 : β k q+1 = = β k = 0 H 1 : Mindst én af β k q+1,..., β k er forskellig fra nul. Hvis vi ikke kan afvise H 0, så kan vi lige så godt nøjes med den simplere delmodel. Hvorfor døje med en unødvendigt kompliceret model. Dårlig ide: Vi udfører et t-test for hver af x k q+1,..., x k. Hvis alle test har p-værdi over α, så kan vi ikke afvise H 0... NIKS!! Den går ikke! 9 / 35

10 Sums of squares Husk at vi generelt har SST = SSR + SSE Den totale variation (SST ) splitter op i en uforklaret del (SSR) og en forklaret del (SSE). For den urestinerede model har vi SST = SSR ur + SSE ur For den restinerede model har vi SST = SSR r + SSE r Bemærk: Der må gælde SSR r SSR ur, hvorfor? 10 / 35

11 F -testet Vi har altså SSR r SSR ur og H 0 : β k q+1 = = β k = 0 Hvis H 0 er sand så gælder F = (SSR r SSR ur )/q SSR ur /(n k 1) F q,n k 1 Intuition: Hvis de ekstra q variable ikke bidrager med noget, så må SSR r SSR ur. Dvs. kun store værdier af F er kritiske for H / 35

12 F -testet og R 2 Da har vi R 2 = SSE SST = 1 SSR SST SSR = SST (1 R 2 ). Indsætter vi i formel for F -teststørrelsen får vi F = (SSR r SSR ur )/q SSR ur /(n k 1) = (R 2 ur R 2 r )/q (1 R 2 ur )/(n k 1) F q,n k 1 12 / 35

13 F -testet For at kunne konkluderer på F -testet skal vi bruge en p-værdi. Antag F F q,n k 1, dvs. F følger en F -fordeling med q og n k 1 frihedsgrader. Da er p-værdien givet ved P[F > F ] Eksempel: F 3,100 og F = 2: p-værdi er / 35

14 Eksempel Urestringeret model: consumption = β 0 + β 1 income + β 2 price + β 3 lprice + u Hypotese: Når vi har kontrolleret for income har price og lprice ingen betydning. Dvs. H 0 : β 2 = β 3 = 0 Restringeret model: consumption = β 0 + β 1 income + u 14 / 35

15 For den urestingerede model har vi: model.ur = lm(consumption ~ income + price + lprice,data=naturalgas) hvor summary(model.ur) bl.a. giver Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: For den restingerede model har vi: model.ur = lm(consumption ~ income,data=naturalgas) hvor summary(model.r) bl.a. giver Multiple R-squared: 0.312, Adjusted R-squared: Dvs F = ( )/2 ( )/134 = p-værdien finder vi vha. pf kommandoen > pf( , 2, 134, lower.tail=false) [1] e-27 Da p-værdien mindre end 0.05 afviser vi H / 35

16 Genvej med R Vi kan sammenligne de to modeller vha. en F -test direkte i R vha. kommandoen anova: > anova(model.r,model.ur) Analysis of Variance Table Model 1: consumption ~ income Model 2: consumption ~ income + price + lprice Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) e e e < 2.2e-16 *** --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * Beslutning: Da p-værdien er meget mindre end 0.05 afviser vi H 0 dvs. vi bør ikke fjerne de to priser fra modellen. 16 / 35

17 Opsummering af model Model: consumption = β 0 + β 1 income + β 2 price + β 3 lprice + u Summary fra R (uddrag) Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) e e <2e-16 *** income 1.093e e <2e-16 *** price e e lprice e e * Multiple R-squared: ,Adjusted R-squared: Fortolkning? Vi vil gerne teste om effekten af prisen på naturgas og flaskegas på forbruget af naturgas er den samme: Hypoteser: H 0 : β 2 = β 3 vs H 1 : β 2 β 3 17 / 35

18 Lineær hypotese et eksempel Antag vi har model Vi ønsker at teste hypotesen H 0 : β 1 = β 2 H 1 : β 1 β 2 Teststørrelsen er y = β 0 + β 1 x 2 + β 2 x 2 + β 3 x 3 + u. t = ˆβ 1 ˆβ 2 se[ ˆβ 1 ˆβ 2 ] p-værdien: Hvis T t n k 1 så er p-værdien P[ T > t ]. Beslutning: Hvis p-værdien er mindre end α så afviser vi H 0. Spørgsmål: Hvad er se[ ˆβ 1 ˆβ 2 ]...? 18 / 35

19 Variansen af ˆβ 1 ˆβ 2 Sædvanlige regneregel for varians Var[ ˆβ 1 ˆβ 2 ] = Var[ ˆβ 1 ] + Var[ ˆβ 2 ] 2Cov[ ˆβ 1, ˆβ 2 ] Standardfejlen får vi ved at tage kvadratroden: se[ ˆβ 1 ˆβ 2 ] = Var[ ˆβ 1 ] + Var[ ˆβ 2 ] 2Cov[ ˆβ 1, ˆβ 2 ] Problemet er at få fingre i Cov[ ˆβ 1, ˆβ 2 ]...? R løsning: Antag at jeres model i R hedder min.model. I can nu få den estimerede varians kovarians matrix for ˆβ vha. kommadoen vcov(min.model). Der er en endnu smartere løsning / 35

20 Lineær hypotese: Matrix vejen Vi ønsker at teste den hypotesen H 0 : β 2 = β 3 Bemærk at vi kan omskrive nul-hypotesen β 2 = β 3 β 2 β 3 = 0 0 β β β β 3 = 0 Rβ = r, hvor R = [ ] og r = 0. Vi kan teste hypotesen vha. linearhypothesis(model,r,r). 20 / 35

21 Resultat af Linear hypothesis Vores hypotese: H 0 : β 2 = β 3 Fra R-commander får vi Linear hypothesis test Hypothesis: price - lprice = 0 Model 1: Model 2: consumption ~ income + price + lprice restricted model Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) e e e Da p-værdier er kan vi ikke afvise H / 35

22 Lineær hypotese: Generelt En lineær hypotese er en hypotese, der kan formuleres som H 0 : Rβ = r, hvor R er m (k + 1) matrix og r er en m dimensional søjlevektor. Opgave: Find R og r der svarer til den lineære hypotese H 0 : β 1 = 1, β 2 = 0 and β 3 = 0 R trick: Man kan faktisk formulere hypoteserne i ord, fx linearhypothesis(model,c("price = lprice")) Se hjælpefilen vha.?linearhypothesis 22 / 35

23 Sammenhængen mellem t- og F -fordelingen Hvis T t k, dvs. T følger en t-fordeling med k frihedsgrader, så gælder at T 2 F 1,k, dvs. at T 2 følger en F fordeling med 1 og k frihedsgrader. Konsekvens: Hvis vi tester H 0 : β j = 0 så er det altså lige meget om vi bruger en t-test eller en F -test. 23 / 35

24 Sammenligning af to modeller vha. R 2 Hvis vi vil sammenligne to modeller, hvor den ene model ikke er en delmodel af den anden kan vi ikke bruge et F -test. Ide: Vi kunne sammenligne R 2 for de to modeller og vælge den med højest R 2 den model der forklarer mest. R 2 = SSE SST = 1 SSR SST = 1 SSR/n SST /n Problem: Jo flere forklarende variable jo højere R 2. Dvs. vi vil have tendens til at vælge den mere komplicerede model dvs. vi risikerer at vælge en udnødigt kompliceret model. 24 / 35

25 Justeret R 2 Alimindelig R 2 R 2 = 1 SSR/n SST /n Ide: Vi justerer R 2, så den tager højde for antallet af parametre: R 2 = 1 SSR/(n k 1) SST /(n 1) = 1 ˆσ 2 SST /(n 1) Hvis vi udvider en model ved at tilføje flere forklarende variable (større k), men der ikke sker en øgning i SSR (dvs. den forklarer ikke mere), så falder R 2. Bemærk: Hvis stikprøvestørrelsen n er stor i forhold til antallet af parametre k, så har vi R 2 R / 35

26 Eksempel: R2 falder! Betragt følgende modeller: consumption = β 0 + β 1 income + β 2 eprice + u Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: Og den udvidede model: consumption = β 0 + β 1 income + β 2 eprice + β 3 oprice + u Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: Bemærk: R 2 er stort set uændret, men R 2 falder! 26 / 35

27 Asymptotiske egenskaber Antagelse MLR.1 til MLR.5 medfører at OLS estimatorerne er unbiased. Antagelse MLR.6 (normalfordelte fejlled) giver desuden at t- og F -teststørrelserne er t- og F -fordelte. Hvis MLR.6 ikke er opfyldt, men stikprøven er tilstrækkelig stor opnår vi at t og F -teststørrelserne er tilnærmelsesvis t- og F -fordelte. 27 / 35

28 Konsistens Definition: Konsistent estimator Lad β være en estimator for β baseret på en stikprøve Y 1, Y 2,..., Y n af størrelse n. Da er β en konsistent estimator for β, hvis for alle ɛ > 0 der gælder ( ) P β β > ɛ 0 når n. Intuition: Jo større stikprøve, jo mere sandsynligt er det at vores estimat er tæt på den sande værdi. Notation: Grænseovergangen kan også skrives som plim( β) = β. 28 / 35

29 Sætning 5.1 Konsistente OLS estimatore Under antagelse ML.1 til MLR.5 er OLS estimatoren ˆβ j en konstitent estimator for β j, for alle j = 0, 1,..., k. For simpel lineær regression y i = β 0 + β 1 x i1 + u i gælder ˆβ 1 = n i=1 (x i1 x 1 )y i n i=1 (x i1 x 1 ) 2 = β n n i=1 (x i1 x 1 )u i n i=1 (x i1 x 1 ) 2 1 n Man kan vise at plim ( 1 n n i=1 (x i1 x 1 )u i ) = Cov(x1, u) 29 / 35

30 Asymptotisk Normalfordelt Lad Φ(x) = P(Z z), hvor Z N (0, 1), dvs. Φ er fordelingsfunktionen for en standard normalfordelt stokastisk variabel. Asymptotisk normalfordelt Antag Z 1, Z 2, Z 3,... er en følge af stokastiske variable. Da siges Z n are være asymptotisk normalfordelt, hvis Notation: Z n a N (0, 1) P(Z n z) Φ(z) for n. Eksempel: Ifølge Central grænseværdi sætning (CLT) har vi X / n a N (0, 1) (under visse antagelser). 30 / 35

31 Asymptotisk normalfordelte estimatore Sætning 5.2: Asymptotisk normalfordelte OLS estimatore Under antagelse MLR.1 til MLR.5 gælder (i) ˆβ j er asymptotisk normalfordelt: n( ˆβj β j ) a N (0, σ 2 /aj 2 ), hvor σ 2 /aj 2 > 0 er den asymptotiske varians af n( ˆβ j β j ), hvor aj 2 = plim(n 1 n i=1 ˆr ij 2), hvor ˆr ij er residualerne man opnår ved en regression af x j mod de andre forklarende variable. (ii) σ 2 er en konsistent estimator af σ 2. (iii) For alle j gælder ( ˆβ j β j )/se( ˆβ j ) a N (0, 1) 31 / 35

32 Bemærkninger Bemærk: Med Sætning 5.2 har vi (aysmptotisk) undgået antagelse MLR.6 (normalfordelte fejlled), men vi har ikke undgået MLR.5 (homoskedastiske fejlled). 32 / 35

33 Angående estimator-variansen Var[ ˆβ j ]: Vi har fra tidligere at Var[ ˆβ j ] = ˆσ 2 SST j (1 R 2 j ). Asymptotisk (dvs. efterhånden som stikprøven vokser), så konvergerer ˆσ 2 mod σ 2 og R 2 konvergerer mod en konstant mellem 0 og 1. Samtidigt konvergerer SST j /n mod Var[x j ], dvs. SST j nσ 2. Alt dette giver at Var[ ˆβ j ] = se( ˆβ j ) c j n, hvor c j er en ukendt, men fast konstant. 33 / 35

34 Lagrange multiplier test Antag vi har model: y = β 0 + β 1 x β k x k + u. Vi ønsker at teste hypotesen H 0 : β k q+1 = = β k = 0 En Langrange muliplier test indeholder følgende trin: 1. Først estimerer vi den restringerede model: y = β 0 + β 1 x β k q x k q + ũ. Intuition: Hvis H 0 er falsk, så vil variationen i ũ være (delvist) forklaret af de udeladte variable x k q+1,..., x k. 34 / 35

35 Langrange multiplier test fortsat 2. Først estimerer vi den restringerede model: Udfør en regression af ũ mod alle variable x 1,..., x k. Den resulterende determinationskoefficient betegnes R 2 u. Intuition: Hvis H 0 er sand, så vil R 2 u 0. Man kan vise at nru 2 a χ 2 q. 3. Afvis H 0 hvis nru 2 > χ 2 q,α. Alternativt kan man finde en p-værdi. 35 / 35