ECONOMETRICS (Bruce E. Hansen, 2008)

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1 Introduction 1
1.1 Economic Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Observational Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.3 Economic Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2 Regression and Projection 3
2.1 Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.2 Conditional Density and Mean . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.3 Regression Equation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.4 Conditional Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.5 Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.6 Best Linear Predictor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.7 Technical Proofs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.8 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3 Least Squares Estimation 14
3.1 Random Sample . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.2 Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.3 Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.4 Normal Regression Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.5 Model in Matrix Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.6 Projection Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.7 Residual Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.8 Bias and Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.9 Gauss-Markov Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.10 Semiparametric E¢ ciency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.11 Multicollinearity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.12 In.uential Observations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.13 Technical Proofs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.14 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4 Inference 32
4.1 Sampling Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2 Consistency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.3 Asymptotic Normality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.4 Covariance Matrix Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.5 Alternative Covariance Matrix Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.6 Functions of Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.7 t tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.8 Con.dence Intervals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.9 t-ratios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
i
4.10 Wald Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.11 F Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.12 Normal Regression Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.13 Semiparametric E¢ ciency in the Projection Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.14 Semiparametric E¢ ciency in the Homoskedastic Regression Model . . . . . . . . . . 49
4.15 Problems with Tests of NonLinear Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.16 Monte Carlo Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.17 Estimating a Wage Equation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4.18 Technical Proofs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.19 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5 Additional Regression Topics 65
5.1 Generalized Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.2 Testing for Heteroskedasticity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.3 Forecast Intervals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.4 NonLinear Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.5 Least Absolute Deviations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
5.6 Quantile Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
5.7 Testing for Omitted NonLinearity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.8 Omitted Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
5.9 Irrelevant Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.10 Model Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.11 Technical Proofs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.12 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6 The Bootstrap 83
6.1 De.nition of the Bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.2 The Empirical Distribution Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.3 Nonparametric Bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
6.4 Bootstrap Estimation of Bias and Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
6.5 Percentile Intervals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
6.6 Percentile-t Equal-Tailed Interval . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
6.7 Symmetric Percentile-t Intervals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
6.8 Asymptotic Expansions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
6.9 One-Sided Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
6.10 Symmetric Two-Sided Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
6.11 Percentile Con.dence Intervals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
6.12 Bootstrap Methods for Regression Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
6.13 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

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