Specifikációs hibák - mi ez, definíció és fogalom

Az ökonometriai modell specifikációs hibái azokra a különböző hibákra utalnak, amelyeket el lehet követni, amikor egy független változó halmazát kiválasztjuk és kezeljük egy függő változó magyarázatára.

A modell felépítésekor meg kell felelnie a helyes specifikációs hipotézisnek. Ez azon a tényen alapul, hogy a modellhez kiválasztott magyarázó változók azok, amelyek képesek megmagyarázni a független változót. Ezért feltételezzük, hogy nincs olyan független változó (x), amely megmagyarázhatná az (y) független változót, és hogy így választották volna azokat a változókat, amelyek lehetővé teszik a helyes modell megközelítését.

Modellspecifikációs hibák

A modell specifikációjában számos hiba van, amelyeket három nagy csoportba lehet csoportosítani:

1. csoport: A működés módja nincs pontosan megadva

• A releváns változók kihagyása: Képzeljük el, hogy meg akarjuk magyarázni az Y vállalat részvényeinek megtérülését, ehhez független változóként a PER-t, a piaci kapitalizációt és a könyv szerinti értéket választjuk. Ha a szabad lebegés korrelál a modellben szereplő változók bármelyikével, akkor modellünk hibája korrelálna a modellben szereplő változókkal. Ez a modell által becsült paraméterek elfogulatlanságát és következetlenségét okozná. Így az előrejelzések és a modellen elvégzett különböző tesztek eredményei nem lennének érvényesek.

• Átalakítandó változók: A regressziós modell hipotézise azt feltételezi, hogy a függő változó lineárisan kapcsolódik a független változókhoz. Sokszor azonban ezek közötti kapcsolat nem lineáris. Ha a szükséges transzformációt nem hajtják végre a független változón, akkor a modell nem lesz megfelelő illeszkedéssel. A független változók transzformációjának példaként többek között logaritmusokat, négyzetgyököt vagy négyzetet veszünk fel.

• A mintaadatok gyenge gyűjtése: A független változók adatainak összhangban kell lenniük az idővel, vagyis a független változók strukturális változásai nem történhetnek. Képzeljük el, hogy meg akarjuk magyarázni az X ország GDP-változását a fogyasztás és a beruházás független változóként történő felhasználásával. Tegyük fel, hogy az országban olajföldet fedeztek fel az állami földön, és a kormány az adók eltörléséről dönt. Ez az ország fogyasztási szokásainak megváltozásához vezethet, amelyet ettől az időponttól kezdve a végtelenségig megtartanak. Ebben az esetben két különböző idősort kell összegyűjteni és két modellt becsülnünk. Az egyik modell a változás előtt, a másik pedig utána. Ha az adatokat egyetlen mintába csoportosítanánk és megbecsülnénk egy modellt, akkor rosszul meghatározott modellünk lenne, és a hipotézisek, ellentétek és előrejelzések helytelenek lennének.

2. csoport: A független változók korrelálnak az idősor hibatermékével

• A késleltetett függő változó használata független változóként: A változó késleltetéssel történő használata ugyanazon változók adatait használja, de egy előző időszakot mért. Tegyük fel, hogy a GDP előző modelljét használjuk függő változóként. Adjuk hozzá a modellhez a fogyasztás és a beruházás mellett az előző év GDP-jét (GDP_t-1). Ha az előző év GDP-je sorozatban korrelál a hibával, a becsült együtthatók elfogultak és nem lennének következetlenek. Ez ismét érvénytelenítené az összes hipotézistesztet, jóslatot stb.

• A múlt megjósolása: Amikor egy változót mérünk, mindig a becsülni kívánt időszakot kell figyelembe vennünk. Tegyük fel, hogy függő változónk az X állomány hozama és független változónk PER. Tegyük fel továbbá, hogy február végi adatait vesszük. Ha ezt felhasználjuk a modellünkben, arra a következtetésre jutunk, hogy a február végén a legmagasabb PER értékpapírral rendelkező részvény hozama február végén volt a legmagasabb. A modell helyes specifikációja azt jelenti, hogy az adatokat a periódus elejétől veszik a későbbi adatok előrejelzéséhez, és nem fordítva, mint az előző esetben. Ezt nevezzük a múlt megjóslásának.

• Mérje meg a független változót hibával: Tegyük fel, hogy független változónk a részvény hozama, és az egyik független változónk a nominális kamatláb. Ne feledje, hogy a nominális kamatláb az inflációval növelt kamatláb. Mivel a nominális kamatláb inflációs összetevője a jövőben nem figyelhető meg, a változót hibával mérnénk. A kamatláb helyes méréséhez a várható kamatlábat kell használnunk, és hogy ez a várható inflációt, nem pedig a jelenlegit veszi figyelembe.