TWM Ćwiczenia Empiryczne Model grawitacyjny handlu
|
|
- Ryszard Czajkowski
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 TWM Ćwiczenia Empiryczne Model grawitacyjny handlu Leszek Wincenciak Wydział Nauk Ekonomicznych UW, 2012
2 2/13 Plan zajęć: Model grawitacyjny w teorii Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii Źródła danych Prosty model regresji liniowej Pytania Czy model naiwny jest tak samo dobry jak regresja liniowa? Co można jeszcze zrobić?
3 Model grawitacyjny w teorii 3/13 Model grawitacyjny w teorii Podstawowe równanie: T ij = A Y i Y j /D ij Wskrócie:handel T ij międzykrajami ioraz jjestwprost proporcjonalnydoiloczynudochoduobukrajów(y i oraz Y j ) oraz odwrotnie proporcjonalny do odległości między nimi (D ij ). Atostała. Po zlogarytmowaniu: ln T ij = ln A + ln Y i + ln Y j ln D ij
4 Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii 4/13 Źródła danych Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii Skądwziąćdane: Daneobilateralnymhandluwedługpartnerów: DaneoPKBpartnerów: Daneoodległości(jakmierzyćodległość???) możnaobliczyć ręcznie, np. przy pomocy: albo pobrać gotowe dane ze strony: /Trade.Resources/TradeData.html#Gravity
5 Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii 5/13 Źródła danych Rzutokanadane Partner Import Export Total trade Partner GDP Distance (mln USD) (mln USD) (mln USD) (mld USD) (km) Germany Italy France United States United Kingdom Austria Netherlands China Spain Japan Belgium PKBSzwajcarii 550.7mldUSD Dane dla roku: 2010 PKB liczone po kursach nominalnych Odległość pomiędzy stolicami as the crow flies
6 Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii 6/13 Związek między handlem a PKB kraju partnerskiego 10 GER ln_tij 8 6 IRE ITA FRA UK AUT NED CHN ESP JAP BEL CZE POL IND RUS CAN SWETURKOR AUS HUN FIN DEN MEX ISR PORGRE RSA SVK NOR USA 4 SLO LUX INS NZL CHI EST 2 ICE ln_yj
7 Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii 7/13 Związek między handlem a odległością kraju partnerskiego 10 GER ln_tij 8 6 FRA BEL ITA UK NED AUT CZE ESP IRE USA CHN JAP POL RUS CAN IND SWE TUR KOR AUS SVK DEN HUN FIN POR GRE NOR ISR MEX RSA 4 LUX SLO INS EST CHI NZL 2 ICE ln_dij
8 Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii 8/13 Handel obserwowany a handel postulowany przez model naiwny T ij = A Y i Y j /D ij,gdzie A = 1.828oraz Y i = 550.7: 10 8 UK FRA ITA USA GER lntgra 6 4 ESP NED BEL RUS CHN JAPAUT POL TUR NOR DENSWE CZE CAN IND LUX GRE IRE POR FIN HUN SVK MEXKOR SLO ISR AUS INS RSA 2 ICE EST CHI NZL ln_tij
9 Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii 9/13 Prosty model regresji liniowej Prosty model regresji liniowej Oszacujmy następujący model za pomocą MNK: t ij = a 0 + a 1 y j + a 2 d ij + ε ij Wszystkie zmienne są w logarytmach Parametrydooszacowania: a 0, a 1 i a 2 Ponieważ szacujemy model dla handlu jednego kraju, to jego PKB nie ma znaczenia i wchodzi do oszacowanej stałej
10 Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii 10/13 Prosty model regresji liniowej Prosty model regresji liniowej wyniki Oszacowania parametrów: ln Tij Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] ln Yj ln Dij cons Diagnostyka: F(2,35) = ,p-value: Dopasowane R 2 = 0.89 TestRamseya(RESET) F(3,32) = 0.29,p-value: Test Breuscha-Pagana na heteroskedastyczność składnika losowego χ 2 (1) = 0.08,p-value:
11 Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii 11/13 Prosty model regresji liniowej Prosty model regresji liniowej wyniki Handel obserwowany a wartości dopasowane z modelu regresji liniowej: 8 UK FRA USA ITA GER Fitted values 6 4 CHI ESP CHN JAPNED RUS BEL AUT TUR POL CAN IND NOR DEN SWE CZE GRE MEXKOR POR AUS IRE FIN HUN LUX INS SVKISR SLO RSA EST NZL 2 ICE ln_tij
12 Pytania 12/13 Czy model naiwny jest tak samo dobry jak regresja liniowa? Czy model naiwny jest tak samo dobry jak regresja liniowa? ln_tij reszty z modelu "naiwnego" reszty z MNK reszty MNK Modelnaiwny średnia sd
13 Pytania 13/13 Co można jeszcze zrobić? Co można jeszcze zrobić? Jakie zmienne można jeszcze uwzględnić? Jakie efekty można badać? Zadanie do wykonania: Zebrać dane do testowania modelu grawitacyjnego dla jakiegoś innego kraju Wykonać prostą analizę danych Zweryfikować hipotezę o wpływie poszczególnych zmiennych na intensywność handlu w duchu modelu grawitacyjnego Napisaćkrótkiraport max.3str.
Landenklassement
Landenklassement 2008-2018 2008 Boedapest HU IChO40 1 CAN 212,561 2 NZL 209,11 3 JPN 195,924 4 DEN 194,714 5 CRO 158,637 6 ITA 156,599 7 LTU 155,947 8 GER 154,494 9 TKM 151,724 10 BUL 150,369 11 MGL 148,596
Bardziej szczegółowoZmieniająca się rola Polski w międzynarodowych łańcuchach wartości
Zmieniająca się rola Polski w międzynarodowych łańcuchach wartości Marek Rozkrut, EY 7 czerwca 2017 Obieg wartości dodanej w międzynarodowych łańcuchach wartości Kraj 1 Kraj 2 Kraj 3 Materiały Produkty
Bardziej szczegółowoSTYCZEС 2012 Seniorzy Juniorzy Juniorzy mіodsi Mіodzicy Dzieci
STYCZEС 2012 mіodsi Mіodzicy Dzieci 1 n 1 n 2 pn 2 pn 3 wt 3 wt 4 r 4 r 5 cz Gala WMZJ 5 cz 6 pt camp Elbl±g 6 pt 7 so camp Elbl±g BEL 95-99 7 so 8 n camp Mittersil camp Elbl±g BEL 2000-03 8 n 9 pn camp
Bardziej szczegółowoWprowadzenie Testy własności składnika losowego. Diagnostyka modelu. Część 1. Diagnostyka modelu
Część 1 Testy i ich rodzaje Statystyka NR 2 Cel testowania Testy i ich rodzaje Statystyka NR 2 Cel testowania Testy małej próby Testy i ich rodzaje Statystyka NR 2 Cel testowania Testy małej próby Testy
Bardziej szczegółowoEkonometria Ćwiczenia 19/01/05
Oszacowano regresję stopy bezrobocia (unemp) na wzroście realnego PKB (pkb) i stopie inflacji (cpi) oraz na zmiennych zero-jedynkowych związanymi z kwartałami (season). Regresję przeprowadzono na danych
Bardziej szczegółowoEgzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT
Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT 04-02-2016 Pytania teoretyczne 1. Za pomocą jakiego testu weryfikowana jest normalność składnika losowego? Jakiemu założeniu KMRL odpowiada w tym teście? Jakie
Bardziej szczegółowoMiękkie kapitały a dobrobyt materialny wyzwania dla Polski
Miękkie kapitały a dobrobyt materialny wyzwania dla Polski Janusz Czapiński Kraków 25.05.2011 gospodarka wiedzy Źródło danych: Citizenship and Education in Twenty-eight Countries; The International Association
Bardziej szczegółowoNOWE ZASADY NALICZANIA OPŁAT ADMINISTRACYJNYCH ZA TRANSFERY ZAWODNIKÓW W OBRĘBIE EUROPEJSKIEJ KONFEDERACJI PIŁKI SIATKOWEJ:
NOWE ZASADY NALICZANIA OPŁAT ADMINISTRACYJNYCH ZA TRANSFERY ZAWODNIKÓW W OBRĘBIE EUROPEJSKIEJ KONFEDERACJI PIŁKI SIATKOWEJ: 1. ZASADY OGÓLNE i DEFINICJA: 1.1. OPŁATA ADMINISTRACYJNA ZA TRANSFERY: W sytuacji,
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10
Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki Wykład 10 1 1. Testy diagnostyczne 2. Testowanie prawidłowości formy funkcyjnej modelu 3. Testowanie normalności składników losowych 4. Testowanie stabilności parametrów
Bardziej szczegółowoMiejsce osób w wieku 50+ na rynku pracy
Miejsce osób w wieku 50+ na rynku pracy Dr hab. Ryszard Szarfenberg Uniwersytet Warszawski Instytut Polityki Społecznej Pracownia Pomocy i Integracji Społecznej Konferencja pt. Innowacyjne rozwiązania
Bardziej szczegółowoEkonometria dla IiE i MSEMat Z12
Ekonometria dla IiE i MSEMat Z12 Rafał Woźniak Faculty of Economic Sciences, University of Warsaw Warszawa, 09-01-2017 Test RESET Ramsey a W pierwszym etapie estymujemy współczynniki regresji w modelu:
Bardziej szczegółowoPoza modelem Solowa (jeszcze coś jest) Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak
Poza modelem Solowa (jeszcze coś jest) Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Dzisiaj omawiamy.. Dwa odmienne teoretyczne podejścia (w ramach teorii wzrostu) Rozszerzenia NEOKLASYCZNEGO modelu
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 12
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Wykład 1 1 1. Testy diagnostyczne Testowanie stabilności parametrów modelu: test Chowa. Heteroskedastyczność Konsekwencje Testowanie heteroskedastyczności 1. Testy
Bardziej szczegółowoBudowa modelu i testowanie hipotez
Problemy metodologiczne Gdzie jest problem? Obciążenie Lovella Dysponujemy oszacowaniami parametrów następującego modelu y t = β 0 + β 1 x 1 +... + β k x k + ε t Gdzie jest problem? Obciążenie Lovella
Bardziej szczegółowoMetoda najmniejszych kwadratów
Własności algebraiczne Model liniowy Zapis modelu zarobki = β 0 + β 1 plec + β 2 wiek + ε Oszacowania wartości współczynników zarobki = b 0 + b 1 plec + b 2 wiek + e Model liniowy Tabela: Oszacowania współczynników
Bardziej szczegółowoPolski wzrost - szanse i zagrożenia. Maciej Reluga Gdynia, 31 maja 2017
Polski wzrost - szanse i zagrożenia Maciej Reluga Gdynia, 31 maja 217 Gwinea Równikowa Chiny Wietnam Surinam Laos Nikaragua Malediwy Sri Lanka Nigeria Turkmenistan Liban Gujana Polska Słowacja 897 791
Bardziej szczegółowoJakie reformy są niezbędne do podniesienia efektywności funkcjonowania rynku pracy?
Jakie reformy są niezbędne do podniesienia efektywności funkcjonowania rynku pracy? Dr Piotr Stolarczyk Forum Obywatelskiego Rozwoju Warszawa, 19 listopada 2011 r. Jesienna Szkoła Leszka Balcerowicza Forum
Bardziej szczegółowoMiękkie kapitały a dobrobyt materialny wyzwania dla Polski
Miękkie kapitały a dobrobyt materialny wyzwania dla Polski Janusz Czapiński Seminarium Centrum Europejskich Studiów Regionalnych i Lokalnych 31.03.2011 gospodarka wiedzy Źródło danych: Autor, Levy, Murname(2003).
Bardziej szczegółowoEkonometria egzamin 07/03/2018
imię, nazwisko, nr indeksu: Ekonometria egzamin 07/03/2018 1. Egzamin trwa 90 minut. 2. Rozwiązywanie zadań należy rozpocząć po ogłoszeniu początku egzaminu a skończyć wraz z ogłoszeniem końca egzaminu.
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Wykład 10 1 1. Testy diagnostyczne Testowanie prawidłowości formy funkcyjnej: test RESET Testowanie normalności składników losowych: test Jarque-Berra Testowanie stabilności
Bardziej szczegółowoTesty własności składnika losowego Testy formy funkcyjnej. Diagnostyka modelu. Część 2. Diagnostyka modelu
Część 2 Test Durbina-Watsona Test Durbina-Watsona Weryfikowana hipoteza H 0 : cov(ε t, ε t 1 ) = 0 H 1 : cov(ε t, ε t 1 ) 0 Test Durbina-Watsona Weryfikowana hipoteza H 0 : cov(ε t, ε t 1 ) = 0 H 1 : cov(ε
Bardziej szczegółowoSKIDATA już w Polsce. Henryk Martinczak, Marta Tyc 20.06.2011 1 SKIDATA 2011
SKIDATA już w Polsce Henryk Martinczak, Marta Tyc 20.06.2011 1 System sprawdzony na światowym rynku, teraz w pełni dostępny na rynku polskim. 2 SKIDATA wyposażyła w system ponad 600 ośrodków narciarskich
Bardziej szczegółowoEgzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT
Pytania teoretyczne Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT 08-02-2017 1. W jaki sposób przeprowadzamy test Chowa? 2. Pokazać, że jest nieobciążonym estymatorem. 3. Udowodnić, że w modelu ze stałą TSSESS+RSS.
Bardziej szczegółowoDiagnostyka w Pakiecie Stata
Karol Kuhl Zgodnie z twierdzeniem Gaussa-Markowa, estymator MNK w KMRL jest liniowym estymatorem efektywnym i nieobciążonym, co po angielsku opisuje się za pomocą wyrażenia BLUE Best Linear Unbiased Estimator.
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych
Część 2 Hipoteza złożona Testowanie hipotez łącznych Zapis matematyczny Rozkład statystyki testowej Hipoteza łączna H 0 : Rβ = q Hipoteza złożona Testowanie hipotez łącznych Zapis matematyczny Rozkład
Bardziej szczegółowoMgr Łukasz Matuszczak
TEORIA WYMIANY MIĘDZYNARODWEJ Ćwiczenia, semestr zimowy 2017/18 Mgr Łukasz Matuszczak Informacje kontaktowe Mgr Łukasz Matuszczak Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego http://coin.wne.uw.edu.pl/lmatuszczak/
Bardziej szczegółowoEkonometria egzamin 02/02/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.
imię, nazwisko, nr indeksu: Ekonometria egzamin 0/0/0. Egzamin trwa 90 minut.. Rozwiązywanie zadań należy rozpocząć po ogłoszeniu początku egzaminu a skończyć wraz z ogłoszeniem końca egzaminu. Złamanie
Bardziej szczegółowoMakroekonomia I ćwiczenia 3
Makroekonomia I ćwiczenia 3 Bilans płatniczy i kurs walutowy Tomasz Gajderowicz Rozkład jazdy Prace domowe - wytyczne Bilans płatniczy Kurs walutowy Zadania Prace domowe Zadanie: szczegółowa analiza makroekonomiczna
Bardziej szczegółowoEkonometria egzamin 02/02/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.
imię, nazwisko, nr indeksu: Ekonometria egzamin 02/02/2011 1. Egzamin trwa 90 minut. 2. Rozwiązywanie zadań należy rozpocząć po ogłoszeniu początku egzaminu a skończyć wraz z ogłoszeniem końca egzaminu.
Bardziej szczegółowoDiagnostyka w Pakiecie Stata
Karol Kuhl Zgodnie z twierdzeniem Gaussa-Markowa, estymator MNK w KMRL jest liniowym estymatorem efektywnym i nieobciążonym, co po angielsku opisuje się za pomocą wyrażenia BLUE Best Linear Unbiased Estimator.
Bardziej szczegółowoEgzamin z ekonometrii wersja ogólna Pytania teoretyczne
Egzamin z ekonometrii wersja ogólna 08-02-2017 Pytania teoretyczne 1. Za pomocą którego testu testujemy stabilność parametrów? Jakiemu założeniu KMRL odpowiada H0 w tym teście? Jaka jest hipoteza alternatywna
Bardziej szczegółowo1 Modele ADL - interpretacja współczynników
1 Modele ADL - interpretacja współczynników ZADANIE 1.1 Dany jest proces DL następującej postaci: y t = µ + β 0 x t + β 1 x t 1 + ε t. 1. Wyjaśnić, jaka jest intepretacja współczynników β 0 i β 1. 2. Pokazać
Bardziej szczegółowoMakroekonomia Gospodarki Otwartej Wykład 14 Unia monetarna: teoria optymalnych obszarów walutowych
Makroekonomia Gospodarki Otwartej Wykład 14 Unia monetarna: teoria optymalnych obszarów walutowych Leszek Wincenciak Wydział Nauk Ekonomicznych UW 2/36 Plan wykładu: Teoria optymalnych obszarów walutowych
Bardziej szczegółowo1. Pokaż, że estymator MNW parametru β ma postać β = nieobciążony. Znajdź estymator parametru σ 2.
Zadanie 1 Niech y t ma rozkład logarytmiczno normalny o funkcji gęstości postaci [ ] 1 f (y t ) = y exp (ln y t β ln x t ) 2 t 2πσ 2 2σ 2 Zakładamy, że x t jest nielosowe a y t są nieskorelowane w czasie.
Bardziej szczegółowoWarszawa, 20-22 kwietnia 2012
Warszawa, 20-22 kwietnia 2012 Jak zwiększyć zatrudnienie osób starszych? wnioski z doświadczeń międzynarodowych Wiktor Wojciechowski Wiosenna Szkoła Leszka Balcerowicza 20 kwietnia 2012 roku Zakres wolności
Bardziej szczegółowoEgzamin z ekonometrii wersja ogolna
Egzamin z ekonometrii wersja ogolna 04-02-2016 Pytania teoretyczne 1. Wymienić założenia Klasycznego Modelu Regresji Liniowej (KMRL). 2. Wyprowadzić estymator MNK dla modelu z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 9
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Wykład 9 1 1. Dodatkowe założenie KMRL 2. Testowanie hipotez prostych Rozkład estymatora b Testowanie hipotez prostych przy użyciu statystyki t 3. Przedziały ufności
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 13
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Wykład 13 1 1. Autokorelacja Konsekwencje Testowanie autokorelacji 2. Metody radzenia sobie z heteroskedastycznością i autokorelacją Uogólniona Metoda Najmniejszych
Bardziej szczegółowoEKONOMIA GOSPODARKI OTWARTEJ
Michał Brzozowski Wydział Nauk Ekonomicznych UW Wykład 30 h EKONOMIA GOSPODARKI OTWARTEJ Kontakt Dyżury: środy 18.15 19.45 na ul. Długiej 44/50 p. 409 E-mail: brzozowski@wne.uw.edu.pl Reguły zaliczenia
Bardziej szczegółowoPolska nieufność i udręka urzędowa. Janusz Czapiński Konferencja Służba cywilna zaufanie i komunikacja KPRM 20 stycznia 2015
Polska nieufność i udręka urzędowa Janusz Czapiński Konferencja Służba cywilna zaufanie i komunikacja KPRM 20 stycznia 2015 ZAUFANIE Zaufanie Polaków Członków własnej rodziny Sąsiadów Narodowego Banku
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10
Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki Wykład 10 1 1. Testy diagnostyczne 2. Testowanie prawidłowości formy funkcyjnej modelu 3. Testowanie normalności składników losowych 4. Testowanie stabilności parametrów
Bardziej szczegółowoGłówne obszary walutowe w gospodarce światowej: analiza z wykorzystaniem wybranych metod grupowania danych
Główne obszary walutowe w gospodarce światowej: analiza z wykorzystaniem wybranych metod grupowania danych Jakub Janus 1 Piotr Stanek 2 1 Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Katedra Makroekonomii 2 Uniwersytet
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 12
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Wykład 12 1 1.Problemy z danymi Zmienne pominięte Zmienne nieistotne 2. Autokorelacja o Testowanie autokorelacji 1.Problemy z danymi Zmienne pominięte Zmienne nieistotne
Bardziej szczegółowoPolak na tle i w czasie. Janusz Czapiński Odpowiedzialna Energia 14 czerwca 2011
Polak na tle i w czasie Janusz Czapiński Odpowiedzialna Energia 14 czerwca 2011 Kapitał ludzki odpowiada za efekt rywalizacji indywidualnej: im wyższy tym wyższa względna pozycja ekonomiczna jednostki
Bardziej szczegółowoModele wielorównaniowe (forma strukturalna)
Modele wielorównaniowe (forma strukturalna) Formę strukturalna modelu o G równaniach AY t = BX t + u t, gdzie Y t = [y 1t,..., y Gt ] X t = [x 1t,..., x Kt ] u t = [u 1t,..., u Gt ] E (u t ) = 0 Var (u
Bardziej szczegółowoCzasowy wymiar danych
Problem autokorelacji Model regresji dla szeregów czasowych Model regresji dla szeregów czasowych y t = X t β + ε t Zasadnicze różnice 1 Budowa prognoz 2 Problem stabilności parametrów 3 Problem autokorelacji
Bardziej szczegółowoss 2014 MEN S WORLD CHAMPIONSHIP POLAND 2014 spectators City and time
30-08- 04-09- 06-09- 10 19 26 Warszawa 61500 0 Stadion Narodowy 25 Mr. Frans LODERUS (NED) 1 20.15 Poland Serbia 3 19 25 18 25 18 Mr. Juraj MOKRY (SVK) 1:36 Wrocław Mr. Philippe VEREECKE (FRA) 2351 3 23
Bardziej szczegółowoAutokorelacja i heteroskedastyczność
Autokorelacja i heteroskedastyczność Założenie o braku autokorelacji Cov (ε i, ε j ) = E (ε i ε j ) = 0 dla i j Oczekiwana wielkość elementu losowego nie zależy od wielkości elementu losowego dla innych
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMICZNE PODSTAWY GOSPODAROWANIA
Wykład: MAKROEKONOMICZNE PODSTAWY GOSPODAROWANIA Aktorzy gry rynkowej RZĄD FIRMY GOSPODARSTWA DOMOWE SEKTOR FINANSOWY Rynki makroekonomiczne Zasoby i strumienie STRUMIENIE ZASOBY Strumienie: dochody liczba
Bardziej szczegółowoEgzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMat Pytania teoretyczne
Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMat 31-01-2014 Pytania teoretyczne 1. Podać postać przekształcenia Boxa-Coxa i wyjaśnić, do czego jest stosowane w ekonometrii. 2. Wyjaśnić, jakie korzyści i niebezpieczeństwa
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1 1. Wstęp a) Binarne zmienne zależne b) Interpretacja ekonomiczna c) Interpretacja współczynników 2. Liniowy model prawdopodobieństwa a) Interpretacja współczynników
Bardziej szczegółowoKALENDARZ ZAWODÓW SPORTOWYCH PZTS / ETTU / ITTF
od do nazwa i miejsce zawodów prospectus typ wrzesień 2015 2015.09.02 śr 2015.09.06 nd GAC Group World Tour, Austrian Open, Wels (AUT)- Major Series ITTF 2015.09.04 pt 2015.09.06 nd 1 Grand Prix Polski
Bardziej szczegółowoEkonometria egzamin wersja Informatyka i Ekonometria 29/01/08
imię, nazwisko, nr indeksu: Ekonometria egzamin wersja Informatyka i Ekonometria 29/0/08. Egzamin trwa 90 minut. 2. Rozwiązywanie zadań należy rozpocząć po ogłoszeniu początku egzaminu a skończyć wraz
Bardziej szczegółowoTeoria WYMIANY MIĘDZYNARODWEJ
Teoria WYMIANY MIĘDZYNARODWEJ Ćwiczenia 1 Podziękowania za udostępnienie materiałów dla dr Gabrieli Grotkowskiej Podstawowe informacje Tomasz Gajderowicz, Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 1
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Wykład 1 1 1. Sprawy organizacyjne Zasady zaliczenia Ćwiczenia Literatura 2. Obciążenie Lovella 3. Metoda od ogólnego do szczególnego 4. Kryteria informacyjne 2 1.
Bardziej szczegółowoEkonometria egzamin 31/01/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.
imię, nazwisko, nr indeksu: Ekonometria egzamin 31/01/2018 1. Egzamin trwa 90 minut. 2. Rozwiązywanie zadań należy rozpocząć po ogłoszeniu początku egzaminu a skończyć wraz z ogłoszeniem końca egzaminu.
Bardziej szczegółowoEgzamin z ekonometrii - wersja ogólna
Egzamin z ekonometrii - wersja ogólna 06-02-2019 Regulamin egzaminu 1. Egzamin trwa 90 min. 2. Rozwiązywanie zadań należy rozpocząć po ogłoszeniu początku egzaminu a skończyć wraz z ogłoszeniem końca egzaminu.
Bardziej szczegółowoDlaczego aktywnośd obywatelska jest tak ważna dla rozwoju?
Dlaczego aktywnośd obywatelska jest tak ważna dla rozwoju? Janusz Czapioski Konferencja pt. ktywnośd obywatelska szanse i bariery Pałac Prezydencki 24.03.2011 Miękkie kapitały Kapitał ludzki odpowiada
Bardziej szczegółowoModel 1: Estymacja KMNK z wykorzystaniem 4877 obserwacji Zmienna zależna: y
Zadanie 1 Rozpatrujemy próbę 4877 pracowników fizycznych, którzy stracili prace w USA miedzy rokiem 1982 i 1991. Nie wszyscy bezrobotni, którym przysługuje świadczenie z tytułu ubezpieczenia od utraty
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 13
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Wykład 13 1 1. Testowanie autokorelacji 2. Heteroskedastyczność i autokorelacja Konsekwencje heteroskedastyczności i autokorelacji 3.Problemy z danymi Zmienne pominięte
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1 1. Wprowadzenie do danych panelowych a) Charakterystyka danych panelowych b) Zalety i ograniczenia 2. Modele ekonometryczne danych panelowych a) Model efektów nieobserwowalnych
Bardziej szczegółowoPOLITYKA IMIGRACYJNA W STARZEJĄCEJ SIĘ EUROPIE DR PAWEŁ WOJCIECHOWSKI STAŁY PRZEDSTAWICIEL RP PRZY OECD W PARYŻU. Warszawa, 28 października 2010 r.
POLITYKA IMIGRACYJNA W STARZEJĄCEJ SIĘ EUROPIE DR PAWEŁ WOJCIECHOWSKI STAŁY PRZEDSTAWICIEL RP PRZY OECD W PARYŻU Warszawa, 28 października 2010 r. MITY CZY PRAWDA? W związku ze starzeniem się Europy bez
Bardziej szczegółowoPrzyczynowość Kointegracja. Kointegracja. Kointegracja
korelacja a związek o charakterze przyczynowo-skutkowym korelacja a związek o charakterze przyczynowo-skutkowym Przyczynowość w sensie Grangera Zmienna x jest przyczyną w sensie Grangera zmiennej y jeżeli
Bardziej szczegółowoEkonometria. Metodologia budowy modelu. Jerzy Mycielski. Luty, 2011 WNE, UW. Jerzy Mycielski (WNE, UW) Ekonometria Luty, / 18
Ekonometria Metodologia budowy modelu Jerzy Mycielski WNE, UW Luty, 2011 Jerzy Mycielski (WNE, UW) Ekonometria Luty, 2011 1 / 18 Sprawy organizacyjne Dyżur: środa godz. 14-15 w sali 302. Strona internetowa
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1 1. Wstęp a) Binarne zmienne zależne b) Interpretacja ekonomiczna c) Interpretacja współczynników 2. Liniowy model prawdopodobieństwa a) Interpretacja współczynników
Bardziej szczegółowoEgzamin z Ekonometrii
Pytania teoretyczne Egzamin z Ekonometrii 18.06.2015 1. Opisać procedurę od ogólnego do szczegółowego na przykładzie doboru liczby opóźnień w modelu. 2. Na czym polega najważniejsza różnica między testowaniem
Bardziej szczegółowoCezary Klimkowski. Zakład Zastosowań Matematyki w Ekonomice Rolnictwa
Cezary Klimkowski Zakład Zastosowań Matematyki w Ekonomice Rolnictwa Funkcjonowanie na Jednolitym Rynku Unii Europejskiej Istotna zbieżność cen rolnych w państwach członkowskich Postępująca unifikacja
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1 1. Wstęp a) Binarne zmienne zależne b) Interpretacja ekonomiczna c) Interpretacja współczynników 2. Liniowy model prawdopodobieństwa a) Interpretacja współczynników
Bardziej szczegółowoPolityka społeczna podstawowe cele, funkcje i zasady. Polityka Gospodarcza i Społeczna Semestr zimowy dr Agnieszka Chłoń-Domińczak prof.
Polityka społeczna podstawowe cele, funkcje i zasady Polityka Gospodarcza i Społeczna Semestr zimowy dr Agnieszka Chłoń-Domińczak prof. Marek Góra Plan wykładu Polityka społeczna definicje Sfery działania
Bardziej szczegółowoHeteroscedastyczność. Zjawisko heteroscedastyczności Uogólniona Metoda Najmniejszych Kwadratów Stosowalna Metoda Najmniejszych Kwadratów
Formy heteroscedastyczności Własności estymatorów MNK wydatki konsumpcyjne 0 10000 20000 30000 40000 14.4 31786.08 dochód rozporz¹dzalny Zródlo: Obliczenia wlasne, dane BBGD 2004 Formy heteroscedastyczności
Bardziej szczegółowo1.9 Czasowy wymiar danych
1.9 Czasowy wymiar danych Do tej pory rozpatrywaliśmy jedynie modele tworzone na podstawie danych empirycznych pochodzących z prób przekrojowych. Teraz zajmiemy się zagadnieniem budowy modeli regresji,
Bardziej szczegółowoPLATINUM. Dostępne loże 8/10/12/24 osobowe
PLATINUM ATMOSFERA LUKSUSOWEJ GALI Strefa Platinum to gwarancja niezapomnianych emocji w ekskluzywnej atmosferze i elitarnym gronie. To dostęp do prywatnej loży z dedykowanym serwisem i panoramicznym widokiem
Bardziej szczegółowoFÉDÉRATION INTERNATIONALE DE GYMNASTIQUE
FÉDÉRATION INTERNATIONALE DE GYMNASTIQUE Update 20 August 2018 RHYTHMIC GYMNASTICS WORLD CHALLENGE CUP KAZAN (RUS) 24 26 AUGUST 2018 Gymnasts ing - Individual Qualification Group A FRI 24 August 2018,
Bardziej szczegółowoEgzamin z ekonometrii wersja ogólna Pytania teoretyczne
Egzamin z ekonometrii wersja ogólna 31-01-2014 Pytania teoretyczne 1. Podać postać przekształcenia Boxa-Coxa i wyjaśnić, do czego jest stosowane w ekonometrii. 2. Porównaj zastosowania znanych ci kontrastów
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1 Diagnostyka a) Test RESET b) Test Jarque-Bera c) Testowanie heteroskedastyczności a) groupwise heteroscedasticity b) cross-sectional correlation d) Testowanie autokorelacji
Bardziej szczegółowoAnalizowane modele. Dwa modele: y = X 1 β 1 + u (1) y = X 1 β 1 + X 2 β 2 + ε (2) Będziemy analizować dwie sytuacje:
Analizowane modele Dwa modele: y = X 1 β 1 + u (1) Będziemy analizować dwie sytuacje: y = X 1 β 1 + X 2 β 2 + ε (2) zmienne pominięte: estymujemy model (1) a w rzeczywistości β 2 0 zmienne nieistotne:
Bardziej szczegółowoWprowadzenie Model ARMA Sezonowość Prognozowanie Model regresji z błędami ARMA. Modele ARMA
Ważną klasę modeli dynamicznych stanowią modele ARMA(p, q) Ważną klasę modeli dynamicznych stanowią modele ARMA(p, q) Modele tej klasy są modelami ateoretycznymi Ważną klasę modeli dynamicznych stanowią
Bardziej szczegółowoEkonometria egzamin 06/03/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.
imię, nazwisko, nr indeksu: Ekonometria egzamin 06/03/2019 1. Egzamin trwa 90 minut. 2. Rozwiązywanie zadań należy rozpocząć po ogłoszeniu początku egzaminu a skończyć wraz z ogłoszeniem końca egzaminu.
Bardziej szczegółowoModele warunkowej heteroscedastyczności
Teoria Przykład - zwroty z WIG Niskie koszty transakcyjne Teoria Przykład - zwroty z WIG Niskie koszty transakcyjne Racjonalne oczekiwania inwestorów P t = E(P t+1 I t ) 1 + R (1) Teoria Przykład - zwroty
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1 1. Wstęp a) Binarne zmienne zależne b) Interpretacja ekonomiczna c) Interpretacja współczynników 2. Liniowy model prawdopodobieństwa a) Interpretacja współczynników
Bardziej szczegółowoZdrowie jako inwestycja. zdrowie publiczne versus medycyna naprawcza. Dr n. med. Krzysztof Kuszewski
Zdrowie jako inwestycja. zdrowie publiczne versus medycyna naprawcza Dr n. med. Krzysztof Kuszewski 1 Zdrowie jako inwestycja wg WHO Inwestowanie w zdrowie określone zostało jako jedno z działań umożliwiających
Bardziej szczegółowowww.pwc.pl Czego oczekuje Pokolenie Y od procesu rekrutacji w firmach #rekrutacjainaczej
www.pwc.pl Czego oczekuje Pokolenie Y od procesu rekrutacji w firmach #rekrutacjainaczej Spain Hiszpania Greece Grecja Italy Włochy Portugalia Slovak Republic Słowacja Ireland Irlandia Polska Poland France
Bardziej szczegółowo1.8 Diagnostyka modelu
1.8 Diagnostyka modelu Dotychczas zajmowaliśmy się własnościami estymatorów przy spełnionych założeniach KMRL. W praktyce nie zawsze spełnione są wszystkie założenia modelu. Jeżeli któreś z nich nie jest
Bardziej szczegółowoProblem równoczesności w MNK
Problem równoczesności w MNK O problemie równoczesności mówimy, gdy występuje korelacja między wartościa oczekiwana ε i i równoczesnym x i Model liniowy y = Xβ + ε, E (u) = 0 Powiedzmy, że występuje w
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych
round Testowanie hipotez statystycznych Wyk lad 9 Natalia Nehrebecka Stanis law Cichocki 13 grudnia 2014 Plan zajeć 1 Rozk lad estymatora b Rozk lad sumy kwadratów reszt 2 Hipotezy proste - test t Badanie
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 8
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Zajęcia 8 1. Testy diagnostyczne 2. Testowanie prawidłowości formy funkcyjnej modelu 3. Testowanie normalności składników losowych 4. Testowanie stabilności parametrów
Bardziej szczegółowoEkonometria. Zajęcia
Ekonometria Zajęcia 16.05.2018 Wstęp hipoteza itp. Model gęstości zaludnienia ( model gradientu gęstości ) zakłada, że gęstość zaludnienia zależy od odległości od okręgu centralnego: y t = Ae βx t (1)
Bardziej szczegółowoKatarzyna Żubka, Tomasz Kowalczyk Polski Związek Pracodawców Firm Prowadzących Badania Kliniczne na Zlecenie POLCRO
Katarzyna Żubka, Tomasz Kowalczyk Polski Związek Pracodawców Firm Prowadzących Badania Kliniczne na Zlecenie POLCRO O Chorobach Rzadkich najczęściej wiemy że są rzadkie... Rzadkie choroby to choroby, które
Bardziej szczegółowoCzego Polsce i Polakom brakuje aby przyszłość była równie pomyślna?
Czego Polsce i Polakom brakuje aby przyszłość była równie pomyślna? Janusz Czapiński I KONGRES NUK SĄDOWYCH Warszawa 27.11.2010 Trzy źródła wzrostu dobrobytu materialnego: Kapitał fizyczny Kapitał ludzki
Bardziej szczegółowoSystem opieki zdrowotnej na tle innych krajów
System opieki zdrowotnej na tle innych krajów Dr Szczepan Cofta, Dr Rafał Staszewski Szpital Kliniczny Przemienienia Pańskiego UM w Poznaniu Uniwersytet Medyczny im. K. Marcinkowskiego im. K. Marcinkowskiego
Bardziej szczegółowoURBANIK Danuta. Trener Mirosław Barszcz
URBANIK Danuta Trener Mirosław Barszcz 2005 Brązowy medal na 1000 m Złoty medal na 3000 m Brązowy medal na 1500 m Złoty medal w sztafecie 4x 400 m 2006 Złoty medal na 1000 m Srebrny medal na 3000 m Złoty
Bardziej szczegółowo1 Metoda Najmniejszych Kwadratów (MNK) 2 Interpretacja parametrów modelu. 3 Klasyczny Model Regresji Liniowej (KMRL)
1 Metoda Najmniejszych Kwadratów (MNK) 1. Co to jest zmienna endogeniczna, a co to zmienne egzogeniczna? 2. Podaj postać macierzy obserwacji dla modelu y t = a + bt + ε t 3. Co to jest wartość dopasowana,
Bardziej szczegółowo1.7 Ograniczenia nakładane na równanie regresji
1.7 Ograniczenia nakładane na równanie regresji Często teoria ekonomiczna wskazuje dobór zmiennych do modelu. Jednak nie w każdym przypadku oceny wartości parametrów są statystycznie istotne. Zastanowimy
Bardziej szczegółowoAnaliza Szeregów Czasowych. Egzamin
Analiza Szeregów Czasowych Egzamin 12-06-2018 Zadanie 1: Zadanie 2: Zadanie 3: Zadanie 4: / 12 pkt. / 12 pkt. / 12 pkt. / 14 pkt. Projekt zaliczeniowy: Razem: / 100 pkt. / 50 pkt. Regulamin egzaminu 1.
Bardziej szczegółowoB14 BOYS DOUBLES MAIN DRAW Week of City, Country Category Referee
1 6 1 JULIEN BEL Page 1(5) VANNESTE JEROEN BEL UmpireAS VANNESTE 2 bye Umpire as VANNESTE 3 30 DAVLIANIDZE ALEKSANDRE GEO 61 61 PILPANI LUKA GEO DAVLIANIDZE Umpire A PILPANI 4 bye Umpire as VANNESTE 5
Bardziej szczegółowoHeteroskedastyczość w szeregach czasowyh
Heteroskedastyczość w szeregach czasowyh Czesto zakłada się, że szeregi czasowe wykazuja autokorelację ae sa homoskedastyczne W rzeczywistości jednak często wariancja zmienia się w czasie Dobrym przykładem
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 14
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Wykład 14 1 1.Problemy z danymi Zmienne pominięte Zmienne nieistotne Obserwacje nietypowe i błędne Współliniowość - Mamy 2 modele: y X u 1 1 (1) y X X 1 1 2 2 (2)
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10
Stanisław Cichoci Natalia Nehrebeca Wyład 10 1 1. Testowanie hipotez prostych Rozład estymatora b Testowanie hipotez prostych przy użyciu statystyi t Przedziały ufności Badamy czy hipotezy teoretyczne
Bardziej szczegółowoEkonometria egzamin 01/02/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.
imię, nazwisko, nr indeksu: Ekonometria egzamin 01/02/2019 1. Egzamin trwa 90 minut. 2. Rozwiązywanie zadań należy rozpocząć po ogłoszeniu początku egzaminu a skończyć wraz z ogłoszeniem końca egzaminu.
Bardziej szczegółowoRola prywatnych ubezpieczeń zdrowotnych w systemie ochrony zdrowia. Jak wpływają na dostęp do świadczeń, innowacji i leków.
Rola prywatnych ubezpieczeń zdrowotnych w systemie ochrony zdrowia. Jak wpływają na dostęp do świadczeń, innowacji i leków. Warszawa, 8 września 2011 r. Wydatki na zdrowie na świecie 17 16 15 14 13 12
Bardziej szczegółowo