Kapitola 18 Ekonometrie v R

Skupina balíků sdružená v tidyverse představuje kompaktní sadu nástrojů pro práci s daty. Sdílejí datové struktury (tabulky v tidy formátu) i logiku ovládání. Bohužel podobná unifikace chybí u nástrojů, které výzkumník potřebuje pro ekonometrickou (statistickou) analýzu dat, která následuje po zpracování dat. Ekonometrické nástroje jsou v R rozptýleny v mnoha balících různé kvality, které nejsou žádným způsobem koordinovány nebo unifikovány. To velmi znepříjemňuje ekonometrickou analýzu dat v R. I přesto R poskytuje všechny základní a mnoho pokročilých nástrojů a v zásadě pokrývá všechny běžné potřeby výzkumníků.

Účelem této kapitoly není vysvětlovat teorii ekonometrické analýzy nebo diskutovat vhodnost nasazení jednotlivých metod nebo designu regresní analýzy (identifikační strategie), ale seznámit čtenáře se základní logikou fungování ekonometrických nástrojů v R. Právě základní logika fungování je totiž něco, co drtivá většina ekonometrických nástrojů v R sdílí. Tuto základní logiku lze popsat pomocí obrázku XXX:

Na počátku ekonometrické analýzy má výzkumník data a představu o tom, jak svět funguje (o data generujícím procesu). Pro naprostou většinu ekonometrických nástrojů (a všechny základní) je vhodné připravit si data do podoby tabulky v tidy formátu. Představa o fungování světa (tj. o vztazích mezi proměnnými v datové tabulce) se formalizuje do podoby modelu. Jeho podoba se předává R v podobě speciální datové třídy formula.

Data a specifikovaný model jsou nezbytnými vstupy pro estimátor. Estimátor je typicky funkce, která provede odhad parametrů modelu a vytvoří výstupní objekt. Tento objekt obsahuje typicky pouze samotný odhad parametrů modelu, tabulku dat použitých pro odhad, rezidua, vyrovnané hodnoty a další doplňující údaje. Typicky neobsahuje žádné testy, robustní směrodatné chyby a podobně. Analýza a zobrazení odhadu (výsledků) se v R typicky provádí pomocí specializovaných funkcí, pro které je výstup estimační funkce vstupem.

V této kapitole se naučíte:

• Specifikovat model ve třídě formula
• Použít základní estimační funkce
• Provést základní diagnostické testy odhadu
• Vypočítat robustní směrodatné chyby
• Provádět hromadně odhady více modelových specifikací na stejném vzorku dat
• Provádět hromadně odhady jedné modelové specifikace na různých vzorcích dat
• Exportovat výsledky do přehledných tabulek