Misspesifikasjon

Misspesifikasjon, i statistikk og økonometrikk, refererer til en feilaktig eller ufullstendig spesifikasjon av en modell eller et system. Dette skjer når den antatte modellen ikke riktig fanger den underliggende prosessen som genererer dataene, noe som kan føre til skjeve eller ineffisiente estimater og ugyldige konklusjoner.

Vanlige typer misspesifikasjon inkluderer utelatelse av relevante variabler, feil funksjonsform (for eksempel å anta en lineær sammenheng når den faktisk er ikke-lineær), inkludering av irrelevante variabler, målefeil som gir feil spesifikasjon, samt endogenitet eller simultan avhengighet mellom variabler. Dersom modellen ikke speiler den faktiske dataopprinnelsen, kan konsekvensene være betydelige for både estimatene og beslutningene som baseres på dem.

Konsekvensene av misspesifikasjon omfatter skjeve koeffisienter, inkonsistente estimater, upålitelige standardfeil og uriktige prediksjoner. Residualanalyse og observert mønstre i feillene kan indikere at modellen mangler noe eller har feil spesifikasjon.

Diagnose og forebygging av misspesifikasjon innebærer bruk av spesifikasjonstester som Ramsey RESET for funksjonsform, link tests og andre tester for modellspesifikasjon; sammenligning av modeller ved hjelp av informasjonskriterier som AIC/BIC eller kryssvalidering; og robusthetsanalyser. Ved mistanke om endogenitet kan instrumentvariabler brukes. Forbedringer inkluderer å legge til manglende variabler, transformere variabler, eller velge alternative modeller (ikke-parametriske eller ikke-lineære modeller) som bedre representerer dataene.

I praksis er misspesifikasjon en vanlig utfordring i forskning og anvendelser, og riktig modellering er avgjørende for gyldige tolkninger og pålitelige beslutninger.