通过蒙特卡罗模拟对经典线性回归模型进行教学

Q4 Business, Management and Accounting
M. Pagliarussi
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摘要

这项工作提出了一套蒙特卡罗研究,使用电子表格软件,可以用来促进学习样本分布的概念,在学习经典线性回归模型的背景下。从构建两个基本的工作表,一个用于简单回归,另一个用于多元回归,其他工作表可以很容易地获得,只需在数据生成过程中进行小的更改。可以引入的变化包括样本量的变化和误差项的几个特征,如方差、平均值和概率函数。回归变量之间的相关性也可以引入到多元回归模型中。初级计量经济学教授可以使用电子表格集来获得图表和表格,以方便查看普通最小二乘估计器在不同情况下的性能。通过这种方式,学生可以在实践中理解经典线性回归模型假设中的违规如何影响普通最小二乘估计器和通常用于回归分析的假设检验的性能。本文研究的违规行为包括异方差、相关变量遗漏、非正态误差和多重共线性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
O ensino do modelo clássico de regressão linear por meio de simulação de Monte Carlo
Este trabalho apresenta um conjunto de estudos de Monte Carlo, usando softwares de planilha eletrônica, que pode ser usado para facilitar a aprendizagem do conceito de distribuição amostral em um contexto de aprendizagem do modelo clássico de regressão linear. A partir da construção de duas planilhas básicas, uma para regressão simples e outra para regressão múltipla, outras planilhas podem ser facilmente obtidas com pequenas alterações no processo gerador de dados. As alterações que podem ser introduzidas incluem variações no tamanho das amostras e em diversas características do termo de erro, como sua variância, valor médio e função de probabilidade. Também podem ser introduzidas correlações entre os regressores no modelo de regressão múltipla. Um professor de econometria introdutória pode usar o conjunto de planilhas de modo a obter figuras e tabelas que facilitam a visualização do desempenho dos estimadores de mínimos quadrados ordinários para diferentes situações. Deste modo, os estudantes podem compreender na prática como as violações nas premissas do modelo clássico de regressão linear afetam om desempenho dos estimadores de mínimos quadrados ordinários e dos testes de hipóteses usualmente empregados no contexto da análise de regressão. As violações trabalhadas no presente trabalho incluem heterocedasticidade, omissão de variáveis relevantes, erros não normais e multicolinearidade.
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Revista de Contabilidade e Organizacoes
Revista de Contabilidade e Organizacoes Business, Management and Accounting-Organizational Behavior and Human Resource Management
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