<< ols2a Automatic estimation test_spec0 >>

Grocer >> Automatic estimation > ols3a

ols3a

ordinary least squares

CALLING SEQUENCE

[results]=ols3a(y,x,namexos,numx,prescte,results)

PARAMETERS

Input

• y = dependent variable vector (nobs x 1)

• x = independent variables matrix (nobs x nvar)

• namexos = name of the exogenous variables

• numx = index of the chosen exogenous variables

• (nobs x nvar')

• prests = boolean equal to %T if there is a constant

• among the variables

• results = a tlist already filled with

Output

• results = a tlist with

  . results('meth')  = 'ols'

  . results('y')     = y data vector

  . results('x')     = x data matrix

  . results('nobs')  = nobs

  . results('nvar')  = nvars

  . results('beta')  = bhat

  . results('tstat') = t-stats

  . results('pvalue') = pvalue of the betas

  . results('resid') = residuals

  . results('vcovar') = estimated variance-covariance matrix of beta

  . results('sige')  = estimated variance of the residuals

  . results('sigu')  = sum of squared residuals

  . results('ser')  = standard error of the regression

  . results('yhat')  = yhat

  . results('dw')    = Durbin-Watson Statistic

  . results('condindex') = multicolinearity cond index

  . results('prescte') = boolean indicating the presence or absence of a constant in the regression

  . results('prests') = boolean indicating the presence or absence of a ts in the regression

  . results('namey') = name of the endogenous variable

  . results('namex') = names of the exogenous variables

  . results('ym') = mean of vector y

  . results('spec_test') = vector of specification tests p-values

  . results('m_test') = vector of names of specification tests

  . results('ym') = mean of vector y

  . results('rsqr')  = rsquared

  . results('rbar')  = rbar-squared

  . results('f')    = F-stat for the nullity of coefficients other than the constant

  . results('pvaluef') = its significance level

DESCRIPTION

One of the numerous functions performing ordinary least squares: this one assumes that x et y are already a matrix and a vector respectively, that a result tlist exists which can be filled and provides all satndard results of ols.

AUTHOR

Eric Dubois 2002

<< ols2a Automatic estimation test_spec0 >>