Які статистичні дані та книга лінійної алгебри мені потрібні, перш ніж читати економетрику Хаяші

Яка статистика та книга лінійної алгебри мені потрібні перед читанням Економетрики Хаяші?

Основи книги лінійної алгебри здаються занадто простими для частини лінійної алгебри, а статистичне висновок Казеалли не вистачає деталей / занадто основних для статистичної частини

Частина лінійної алгебри не повинна вас хвилювати, це лише основна лінійна алгебра плюс трохи ознайомлення з диференціацією векторів і матриць (а для деяких розділів - візуалізація продукту Kronecker ). Hayashi має деяку довжину в написанні явно великих матриць, що практично не має прецеденту (див., Наприклад, сторінки 267, або 288), що полегшує розуміння в кінцевому підсумку - поки ви не відступите від матриці на півсторінки великий, але ти справді на це дивишся .

Те, що вам насправді слід пройти повільно, - це позначення Хаяші , яке в багатьох місцях є нестандартним. Тому не сподівайтесь зрозуміти через знайомі позначення . Будьте готові до цього і «уважно» прочитайте кожен символ та його роль. Дискомфорт багатьох людей від цієї книги викликаний нотацією, але вони цього не усвідомлюють.

Що стосується частини статистики : в економетрії, оскільки ми майже завжди маємо справу з неекспериментальними, спостережливими даними, значна частина статистики (що походить зазвичай з біостатистики) насправді не входить у нашу картину. Наприклад, окрім доведення того, що за певних умов оцінювач OLS є найкращим лінійним неупередженим, ви не побачите багато питань щодо оцінки мінімальної дисперсії або достатньої статистики. Ми навіть не обговорюємо Експоненціальне сімейство розподілів та концепцію узагальнених лінійних моделей. Крім того, у статистичній гіпотезі тестування переважає фішерський дух (дрімаючи через апарат Неймана-Пірсона), тобто, серед іншого, такі питання, як "сила випробування", не так часто розглядаються.

Більше того, "частолістська економетрія", яку представляє Хаяші, значно легша, ніж Баєсова економетрія з точки зору Алгебри випадкових змінних та теорії ймовірностей.

Що насправді важливо - це добре ознайомлення з базовою асимптотичною теорією та стохастичними процесами (для частини часового ряду). Хоча Хаяші в більшості випадків просто констатує результати, надаючи посилання на докази, проте було б добре відчувати себе комфортно з асимптотичними результатами та властивостями, адже в більшості випадків це будуть всі ваші оцінки . З цього приводу я ще раз виступаю за книгу А. Спаноса, теорія ймовірностей та статистичні умовиводи - економетричне моделювання за даними спостережень . Це цінна книга, Хаяші чи ні Хаяші. Це статистика, маючи на увазі аспіранта економетрики.

Якщо ви хочете отримати більш конкретний матеріал часового ряду, аналіз часових рядів Гамільтона залишається стандартним посиланням.

Нарешті, що стосується одиничної економетрії та спільної інтеграції , тема по суті є просунутою, і я думаю, що Хаяші зробив хорошу роботу в зборі та презентації самих основ.