Ekonometria. wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Podobne dokumenty
Ekonometria. wiczenia 2 Werykacja modelu liniowego. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Ekonometria - wykªad 8

Ekonometria. wiczenia 4 Prognozowanie. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Ekonometria. wiczenia 7 Modele nieliniowe. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Modele wielorównaniowe. Estymacja parametrów

Ekonometria. wiczenia 3 Autokorelacja, heteroskedastyczno±, wspóªliniowo± Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Ekonometria. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator KMNK. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Ekonometria. wiczenia 8 Modele zmiennej jako±ciowej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Modele wielorównaniowe. Problem identykacji

Wykªad 6: Model logitowy

Wst p do ekonometrii II

Ekonometria. wiczenia 5 i 6 Modelowanie szeregów czasowych. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Pewne algorytmy algebry liniowej Andrzej Strojnowski

Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów

Makroekonomia Zaawansowana

Elementarna statystyka Wnioskowanie o regresji (Inference 2 czerwca for regression) / 13

Macierze i Wyznaczniki

Bash i algorytmy. Elwira Wachowicz. 20 lutego

Liniowy model ekonometryczny Metoda najmniejszych kwadratów Laboratorium 1.

Ukªady równa«liniowych

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

Podstawowe działania w rachunku macierzowym

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej

Ekonometria Przestrzenna

Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY

Ekonometria Przestrzenna

Ekonometria Bayesowska

Ekonometria. Dobór postaci analitycznej, transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK. Paweł Cibis 9 marca 2007

Funkcje wielu zmiennych

Egzamin z ekonometrii - wersja ogólna

2. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Podstawowe operacje na danych.

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów

Metody numeryczne. Wst p do metod numerycznych. Dawid Rasaªa. January 9, Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9

Rozdziaª 13. Przykªadowe projekty zaliczeniowe

Ekonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007

Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

EKONOMETRIA II SYLABUS A. Informacje ogólne

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

Ekonometria. Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji liniowej, współczynnik korelacji wielorakiej

Optymalizacja wypukªa: wybrane zagadnienia i zastosowania

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel

Ekonometria. Dobór postaci analitycznej, transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK. Paweł Cibis 23 marca 2006

Ekonometria Bayesowska

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych

Ekonometria - wykªad 1

1.1 Klasyczny Model Regresji Liniowej

EXCEL Prowadzący: dr hab. inż. Marek Jaszczur Poziom: początkujący

1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych.

Ekonometria. wiczenia 13 Metoda ±cie»ki krytycznej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1

1 Granice funkcji wielu zmiennych.

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

7. OPRACOWYWANIE DANYCH I PROWADZENIE OBLICZEŃ powtórka

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

Ekonometria Bayesowska

Macierze i Wyznaczniki

Makroekonomia Zaawansowana

Modele ARIMA prognoza, specykacja

Ekonometria. Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji, współczynnik korelacji wielorakiej. Paweł Cibis

Macierz A: macierz problemów liniowych (IIII); Macierz rozszerzona problemów liniowych (IIII): a 11 a 1m b 1 B = a n1 a nm b n

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

ZADANIA. Maciej Zakarczemny

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji

Zarządzanie Zasobami by CTI. Instrukcja

Informatyka w selekcji - Wykªad 1

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).

Ekonometria Przestrzenna

Metodydowodzenia twierdzeń

Efekty przestrzenne w konwergencji polskich podregionów

STATYSTYCZNE MODELOWANIE DANYCH BIOLOGICZNYCH

Lab. 02: Algorytm Schrage

Lekcja 9 Liczby losowe, zmienne, staªe

Jak korzystać z Excela?

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Wykªad 1+2: Klasyczny model regresji liniowej. Podstawy R

Podstawa programowa kształcenia ogólnego informatyki w gimnazjum

Użytkowanie elektronicznego dziennika UONET PLUS.

Wst p do sieci neuronowych 2010/2011 wykªad 7 Algorytm propagacji wstecznej cd.

Instalacja programu Sprzeda z motorem. bazy danych Pervasive V8

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Szukanie rozwiązań funkcji uwikłanych (równań nieliniowych)

Numeryczne zadanie wªasne

Opis matematyczny ukªadów liniowych

Tworzenie wykresów. Po wykonaniu tej czynności otwiera się pierwsze okno Kreatora wykresów.

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1

Instalacja. Zawartość. Wyszukiwarka. Instalacja Konfiguracja Uruchomienie i praca z raportem Metody wyszukiwania...

Zastosowanie programu Microsoft Excel do analizy wyników nauczania

Informacje pomocnicze

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

Transkrypt:

Ekonometria wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK (1) Ekonometria 1 / 25

Plan wicze«1 Ekonometria czyli...? 2 Obja±niamy ceny wina 3 Zadania z podr cznika (1) Ekonometria 2 / 25

Plan prezentacji 1 Ekonometria czyli...? 2 Obja±niamy ceny wina 3 Zadania z podr cznika (1) Ekonometria 3 / 25

Analiza regresji Regresja (1) Szukamy zale»no±ci zmiennej y (obja±nianej) od x (obja±niaj cej). (1) Ekonometria 4 / 25

Analiza regresji Regresja (2) O ile ma charakter liniowy... (1) Ekonometria 5 / 25

Analiza regresji Regresja (3)...sprowadza si to do znalezienia dwóch parametrów. (1) Ekonometria 6 / 25

Analiza regresji Regresja (4)...w przypadku dwóch zmiennych obja±niaj cych trzech parametrów (itd.): (1) Ekonometria 7 / 25

Analiza regresji Regresja (5) Oszacowanie parametrów β = β 0 β 1 β 2. mo»emy znale¹, rozwi zuj c zadanie optymalizacyjne, w którym minimalizujemy sum kwadratów reszt ε i (ró»nic mi dzy prawdziw warto±ci y i a warto±ci teoretyczn wynikaj c z równania, czyli ŷ i ) ze wzgl du na β. Takie podej±cie to (klasyczna) metoda najmniejszych kwadratów. (1) Ekonometria 8 / 25

Analiza regresji Regresja (6) Rozwi zanie tego zadania (estymator KMNK) to: ˆβ = ( X T 1 X) X T y, y 1 1 x 1;1 x 2;1... y 2 1 x przy czym: y =., X = 1;2 x 2;2......... y N 1 x 1;N x 2;N.... (1) Ekonometria 9 / 25

Plan prezentacji 1 Ekonometria czyli...? 2 Obja±niamy ceny wina 3 Zadania z podr cznika (1) Ekonometria 10 / 25

Excel Zadanie 1a (model cen wina) 1 Co wpªywa na cen wina? 2 Otwórzmy plik xlsx ze strony (cw1_wina.xlsx) i zapiszmy go pod inn nazw. 3 Jakiego kierunku wpªywu na cen wina spodziewamy si po ka»dej z pozostaªych zmiennych? 4 Sporz d¹my wykres rozrzutu: na osi poziomej rocznik, na pionowej cena. 5 Dodajmy lini regresji na wykresie. 6 Korzystaj c z narz dzia Regresja w ramach Analysis ToolPak, oszacujmy równanie regresji ceny wina wzgl dem pozostaªych zmiennych. 7 Czy nasze oczekiwania zostaªy speªnione? (1) Ekonometria 11 / 25

Excel Analysis ToolPak w Excelu Jak uruchomi dodatek Analysis ToolPak w Excelu? Excelowy Start Excel Options Add-Ins Analysis ToolPak przycisk GO zaznaczamy Analysis ToolPak OK instalacja... korzystamy: Data Data Analysis Regression (1) Ekonometria 12 / 25

Excel Parametry mo»na równie» oszacowa prosto ze wzoru Potrzebne b d funkcje macierzowe Excela: =transponuj(zakres) =macierz.iloczyn(zakres1;zakres2) =macierz.odw(zakres) przy funkcjach produkuj cych macierze, aby rozszerzy formuª na pozostaªe komórki, nale»y: zaznaczy docelowy zakres, przy czym komórk z wpisan ju» formuª - jako pierwsz nacisn F2 nacisn Ctrl+Shift+Enter (1) Ekonometria 13 / 25

Gretl Zadanie 1b (model cen wina) 1 Otwórz program Gretl i zapoznaj si z interfejsem. 2 Otwórzmy jeszcze raz plik xlsx ze strony (cw1_wina.xlsx). 3 Oszacujmy model cen wina. 4 Zinterpretujmy oszacowania parametrów w tym modelu. (1) Ekonometria 14 / 25

Gretl Gretl podstawowe operacje Gretl import danych i oszacowanie parametrów modelu regresji liniowej za pomoc MNK: Plik Otwórz dane Pliki u»ytkowników... - Z menu w dolnym prawym rogu wybieramy Excel plik.xls(x) mo»e zawiera tylko tabel danych, z nagªówkami (jako pierwsz komórk podajemy nagªówek pierwszej kolumny) Model Klasyczna metoda najmniejszych kwadratów wybieramy zmienn obja±nian i zmienne obja±niaj ce oraz decydujemy, czy model ma by ze staª (const) (1) Ekonometria 15 / 25

Gretl Interpretacja podsumowanie cena i = 1938.28 1.118 rocznik + 0.041 zimadeszcz i 0.043 zbioryopad i + 12.143 dojrzewanietemp i + 4.063 zbiorytemp i + ε i Czyli np.: Wzrost temperatury w czasie dojrzewania winoro±li o 1 stopie«powoduje, ceteris paribus, wzrost ceny przeci tnie o 12.143 USD. (1) Ekonometria 16 / 25

Plan prezentacji 1 Ekonometria czyli...? 2 Obja±niamy ceny wina 3 Zadania z podr cznika (1) Ekonometria 17 / 25

Macierz X Macierz X (1) Ekonometria 18 / 25

Macierz X Macierz X dz zakªady wytwarzaj ce ten sam wyrób, od wielko±ci produkcji w sztukach (X 1 ) oraz od warto±ci produkcji w mln zª (X 2 ), je±li cena zbytu produkowanego wyrobu jest taka sama dla wszystkich zakªadów? (1) Ekonometria 19 / 25

Macierz X Macierz X (1) Ekonometria 20 / 25

Macierz X Macierz X wnioski W macierzy X musi by wi cej wierszy ni» kolumn (wi cej obserwacji ni» parametrów do oszacowania). Je»eli w modelu jest staªa, macierz X musi zosta uzupeªniona o kolumn jedynek. Kolejno± zmiennych (kolumn) w macierzy X wyznacza pó¹niej kolejno± parametrów w wektorze ˆβ. W macierzy X nie mo»e by zmiennych liniowo zale»nych (tzn. nie mo»e by takiej zmiennej, która stanowi liniow funkcj innych zmiennych). Macierz X musi by kompletna, a braki wymagaj usuni cia wierszy (obserwacji) lub kolumn (zmiennych) z modelu. Np. w modelu szeregów czasowych ze zmiennymi opó¹nionymi zwykle usuwa si pierwsze wiersze. (1) Ekonometria 21 / 25

Interpretacja Zadanie (1) Ekonometria 22 / 25

Interpretacja Zadanie pierwszego kwartaªu, kiedy wprowadzane s na rynek nowe modele samochodów. Oszacuj parametry skorygowanego równania i zinterpretuj uzyskane wyniki. (1) Ekonometria 23 / 25

Interpretacja Zadanie (1) Ekonometria 24 / 25

Interpretacja Dodatkowe zadania zad. 1.1, 1.2, 1.3, 1.6, 1.8, 1.15 z podr cznika (1) Ekonometria 25 / 25