Turning now to the conditions for t

Turning now to the conditions for the BWM-estimator to be consistent for the parameters of the conditional mean, we investigate the skewness and heteroskedasticity of the conditional distribution of ln(zc). For this particular model and sample, the statistic for the non-normality-robust symmetry test of Godfrey and Orme (1991) has a value of 5.21, to which corresponds a p-value of 0.02, thus confirming the significance of the skewness revealed by Figure 1. As for heteroskedasticity, we use the non-normality-robust version of the Breusch and Pagan (1979) test proposed by Koenker (1981) to check whether the variance of εc depends on ln(rc), the regressor of interest whose coefficient is more sensitive to the choice of estimator. The test statistic in this case has a value of 22.26, to which corresponds a p-value virtually equal to zero. Therefore, in this particular application, there are signs of skewness and very strong heteroskedasticity, and therefore the OLS and the BWM-estimator are likely to identify measures of central tendency with different slope parameters.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เปิดตอนนี้เงื่อนไขสำหรับประมาณ BWM เพื่อให้สอดคล้องสำหรับพารามิเตอร์ของค่าเฉลี่ยแบบมีเงื่อนไข เราตรวจความเบ้และ heteroskedasticity ของการแจกแจงแบบมีเงื่อนไขของ ln(zc) เฉพาะรุ่นนี้และตัวอย่าง สถิติสำหรับทดสอบสมมาตรไม่-normality-ประสิทธิภาพของ Godfrey และ Orme (1991) มีค่า 5.21 ที่ตรงค่า p 0.02 ยืนยันความสำคัญของความเบ้ โดยรูปที่ 1 การเปิดเผยดังนั้น สำหรับ heteroskedasticity เราใช้รุ่น Breusch และพุกาม (ค.ศ. 1979) ทดสอบที่เสนอ โดย Koenker (1981) เพื่อตรวจสอบว่า ความแปรปรวนของ εc ขึ้นอยู่กับ ln(rc), regressor น่าสนใจที่มีสัมประสิทธิ์เป็นอ่อนไหวมายประมาณไม่-normality-แข็งแกร่ง สถิติทดสอบในกรณีนี้มีค่าเท่ากับ 22.26 ที่ตรง p-ค่าจริงเท่ากับศูนย์ ดังนั้น ในโปรแกรมประยุกต์นี้เฉพาะ มีสัญญาณของความเบ้และ heteroskedasticity ที่แข็งแรงมาก และดังนั้น OLS และประมาณ BWM น่าจะระบุแนวโน้มกลางวัด มีความลาดชันแตกต่างกันพารามิเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตอนนี้เปิดให้เข้ากับสภาพสำหรับ BWM-ประมาณการเพื่อให้สอดคล้องสำหรับพารามิเตอร์ของค่าเฉลี่ยตามเงื่อนไขที่เราตรวจสอบเบ้และ heteroskedasticity ของการกระจายของเงื่อนไข LN (ZC) สำหรับรุ่นนี้โดยเฉพาะและตัวอย่างสถิติสำหรับการทดสอบสัดส่วนที่ไม่ปกติ-ที่แข็งแกร่งของก็อดฟรีย์และออร์มคอร์ต (1991) มีค่า 5.21 ซึ่งสอดคล้องพีมูลค่า 0.02 ดังนั้นยืนยันความสำคัญของเบ้เปิดเผยโดยที่ รูปที่ 1 สำหรับ heteroskedasticity เราจะใช้รุ่นที่ไม่ใช่ภาวะปกติแข็งแกร่งของ Breusch และอิสล​​าม (1979) การทดสอบที่เสนอโดย Koenker (1981) เพื่อตรวจสอบว่าความแปรปรวนของεcขึ้นอยู่กับ LN (RC) regressor ​​ที่น่าสนใจที่มี ค่าสัมประสิทธิ์ที่ไวต่อการเลือกของประมาณการ สถิติการทดสอบในกรณีนี้มีค่า 22.26 เพื่อที่สอดคล้องพีมูลค่าจริงเท่ากับศูนย์ ดังนั้นในโปรแกรมนี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งมีสัญญาณของเบ้และ heteroskedasticity ที่แข็งแกร่งมากและดังนั้นจึง OLS และ BWM-ประมาณการมีแนวโน้มที่จะระบุมาตรการแนวโน้มกลางที่มีความลาดชันที่แตกต่างกันพารามิเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เปิดแล้วกับเงื่อนไขสำหรับ bwm ประมาณการเพื่อให้สอดคล้องกับค่าของ หมายถึง เงื่อนไขที่เราตรวจสอบความเบ้และ heteroskedasticity ของเงื่อนไขของการกระจายใน ( ZC ) นี้โดยเฉพาะรูปแบบและตัวอย่าง สถิติที่ไม่สมบูรณ์และสมมาตรแบบปกติของก็อดฟรีย์ออร์ม ( 1991 ) มีมูลค่า 5.21 ซึ่งสอดคล้องเป็นร้อยละ 0.02 ,จึงยืนยันความสำคัญของความเปิดเผย โดยรูปที่ 1 สำหรับ heteroskedasticity ที่เราใช้ ไม่ใช่ปกติวิสัยที่แข็งแกร่งและรุ่นของ breusch พุกาม ( 1979 ) ทดสอบที่เสนอโดย koenker ( 1981 ) เพื่อตรวจสอบว่า ความแปรปรวนของε C ขึ้นอยู่กับ ln ( RC ) , regressor ของดอกเบี้ยที่มีสัมประสิทธิ์เป็นอ่อนไหวมากกับทางเลือกของประเมินราคา การทดสอบทางสถิติในกรณีนี้มีค่า 2226 ซึ่งสอดคล้อง p เท่ากับแทบเป็นศูนย์ ดังนั้น ในโปรแกรมนี้โดยเฉพาะ มีสัญญาณของความเบ้และ heteroskedasticity ที่แข็งแกร่งมาก และดังนั้น น้อยที่สุด และ bwm ประมาณการมีแนวโน้มที่จะระบุการวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลางที่มีค่าความชันที่แตกต่างกัน