MET500 Multivariate analyser og strukturmodellering (SEM)

Emneoversikt

Del 1:

• Klassisk lineær multippel regresjonsmodell. "Ordinary Least Squares" (OLS). Hypotesetesting og evaluering av modeller. De klassiske OLS-forutsetningene, og avvik fra disse. OLS-regresjon med tidsseriedata. Autokorrelasjon. Stasjonære og ikke-stasjonære variabler. Spuriøse regresjoner.
• Paneldatamodeller. Fixed effects og random effects modeller. Hausman test. Tester for autokorrelasjon og heteroskedastisitet i paneldata.

Del 2:

• Tidsserieanalyser. Grunnleggende forutsetninger. Stasjonaritet og autokorrelasjon.
• Estimering og tolkning av autoregresjonsmodeller - AR modeller.
• Tester for stasjonaritet: Dickey-Fuller tester.
• Residualanalyser. Tester for autokorrelasjon: Ljung-Box test. Tester for heteroskedastisitet: ARCH test. Tester for normalitet.
• Estimering og tolkning av VAR-modeller (vector autoregression models) og VECM-feilkorreksjonsmodeller (Vector error correction models).
• Kointegrasjon. Engle Granger test for kointegrasjon. Tolkninger av Granger-kausalitet i VAR- og VECM-modeller.

Del 3:

• Prinsipal komponent analyse. Egenverdier og egenvektorer til en kovariansmatrise.
• Eksplorativ faktoranalyse. Faktoranalyse teknikker. Faktor rotasjoner. Faktoranalyse versus prinsipal komponent analyse.
• Simultane likninger. Skjevhet ved OLS-regresjon. "Two-Stage Least Squares" 2SLS.

Del 4:

• SEM strukturmodellering med observerte variabler.
• Bekreftende faktoranalyse CFA. Stidiagram. Estimering og testing av modeller. Anvendelser med moderne statistisk programvare.
• Strukturmodeller med latente variabler. Ulike estimeringsteknikker: ML, GLS og ULS.
• Evaluering av modeller. Tilpasningsmål. Tilpasningsindekser og kjikvadrattester.
• Statistiske forutsetninger for strukturmodellering SEM.

Del 5:

• Validitet og reliabilitet i SEM.
• Manglende data i SEM analysen.
• Ikkenormalitet i SEM. Kurtose og skjevhet. Konsekvenser for SEM analysen. Estimeringsteknikker ved ikkenormalitet. Robust estimering: RML, RGLS og WLS.
• Strukturmodeller med ordinale variabler. Estimering med DWLS.

Anvendelser av multivariate statistiske metoder og strukturmodellering SEM innen økonomiske analyser, ved bruk av moderne statistisk programvare.

Valg av statistisk programvare oppgis ved semesterstart.

Tar forbehold om endringer i faglig innhold.