Erorile de specificație ale unui model econometric se referă la diferitele greșeli care pot fi făcute la selectarea și tratarea unui set de variabile independente pentru a explica o variabilă dependentă.
Când se construiește un model, acesta trebuie să îndeplinească ipoteza corectă a specificațiilor. Aceasta se bazează pe faptul că variabilele explicative selectate pentru model sunt cele care sunt capabile să explice variabila independentă. Prin urmare, se presupune că nu există o variabilă independentă (x) care să poată explica variabila independentă (y) și că în acest fel ar fi fost alese variabilele care permit abordarea modelului corect.
Erori de specificație a modelului
Există o serie de erori în specificația modelului care ar putea fi grupate în trei grupuri mari:
Grupa 1: Modul în care funcționează nu este specificat corect
- Omiterea variabilelor relevante: Să ne imaginăm că vrem să explicăm randamentul acțiunilor companiei Y. Pentru a face acest lucru, selectăm PER, capitalizarea de piață și valoarea contabilă ca variabile independente. Dacă float-ul liber este corelat cu oricare dintre variabilele conținute în model, eroarea modelului nostru ar fi corelată cu variabilele incluse în model. Acest lucru ar face ca parametrii estimați de model să fie imparțiali și inconsistenți. Astfel, rezultatele predicțiilor și diferitele teste efectuate pe model nu ar fi valabile.
- Variabile de transformat: Ipoteza modelului de regresie presupune că variabila dependentă este legată liniar de variabilele independente. Cu toate acestea, în multe ocazii, relația dintre acestea nu este liniară. Dacă transformarea necesară nu se face pe variabila independentă, modelul nu va avea potrivirea corectă. Ca exemple de transformare a variabilelor independente avem luarea de logaritmi, rădăcina pătrată sau pătratul printre altele.
- Colecție slabă de date eșantion: Datele variabilelor independente trebuie să fie în concordanță cu timpul, adică nu pot exista modificări structurale ale variabilelor independente. Să ne imaginăm că vrem să explicăm variația PIB-ului în țara X folosind consumul și investițiile ca variabile independente. Să presupunem că un teren petrolier este descoperit în acea țară pe terenul statului și că guvernul decide să desființeze impozitele. Acest lucru ar putea duce la o schimbare a obiceiurilor de consum ale țării care, începând cu acea dată, vor fi menținute la nesfârșit în timp. În acest caz, ar trebui să colectăm două serii temporale diferite și să estimăm două modele. Un model înainte de schimbare și altul după. Dacă am grupa datele într-un singur eșantion și am estima un model, am avea un model slab specificat și ipotezele, contrastele și predicțiile ar fi incorecte.
Grupa 2: Variabilele independente sunt corelate cu termenul de eroare în serii de timp
- Utilizarea variabilei dependente cu lag ca variabilă independentă: A utiliza o variabilă cu un decalaj înseamnă a utiliza datele acelorași variabile, dar a măsurat o perioadă anterioară. Să presupunem că folosim modelul anterior al PIB ca variabilă dependentă. Să adăugăm la model, pe lângă consum și investiții, PIB-ul anului precedent (PIBt-1). Dacă PIB-ul anului precedent este corelat în mod serios cu eroarea, coeficienții estimați ar fi părtinitori și nu ar fi inconsistenți. Acest lucru ar invalida din nou toate testele ipotezelor, predicțiile etc.
- Prezicerea trecutului: Când măsurăm o variabilă, trebuie întotdeauna să luăm perioada anterioară celei pe care dorim să o estimăm. Să presupunem că variabila noastră dependentă este randamentul din stocul X și variabila noastră independentă este PER. Să presupunem în continuare că luăm datele finale pentru februarie. Dacă vom folosi acest lucru în modelul nostru, vom concluziona că stocul cu cel mai mare PER la sfârșitul lunii februarie a avut cele mai mari randamente la sfârșitul lunii februarie. Specificarea corectă a modelului implică luarea datelor de la începutul perioadei pentru a prezice datele ulterioare și nu invers ca în cazul anterior. Aceasta se numește prezicerea trecutului.
- Măsurați variabila independentă cu eroare: Să presupunem că variabila noastră independentă este rentabilitatea unei acțiuni și una dintre variabilele noastre independente este rata dobânzii nominale. Amintiți-vă că rata nominală a dobânzii este rata dobânzii plus inflația. Deoarece componenta inflației a ratei dobânzii nominale nu este observabilă în viitor, vom măsura variabila cu eroare. Pentru a măsura corect rata dobânzii, ar trebui să folosim rata dobânzii preconizată și să ia în considerare inflația preconizată și nu cea actuală.