TWM Ćwiczenia Empiryczne Model grawitacyjny handlu

Podobne dokumenty
Landenklassement

Zmieniająca się rola Polski w międzynarodowych łańcuchach wartości

STYCZEС 2012 Seniorzy Juniorzy Juniorzy mіodsi Mіodzicy Dzieci

Wprowadzenie Testy własności składnika losowego. Diagnostyka modelu. Część 1. Diagnostyka modelu

Ekonometria Ćwiczenia 19/01/05

Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT

Miękkie kapitały a dobrobyt materialny wyzwania dla Polski

NOWE ZASADY NALICZANIA OPŁAT ADMINISTRACYJNYCH ZA TRANSFERY ZAWODNIKÓW W OBRĘBIE EUROPEJSKIEJ KONFEDERACJI PIŁKI SIATKOWEJ:

Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10

Miejsce osób w wieku 50+ na rynku pracy

Ekonometria dla IiE i MSEMat Z12

Poza modelem Solowa (jeszcze coś jest) Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 12

Budowa modelu i testowanie hipotez

Metoda najmniejszych kwadratów

Polski wzrost - szanse i zagrożenia. Maciej Reluga Gdynia, 31 maja 2017

Jakie reformy są niezbędne do podniesienia efektywności funkcjonowania rynku pracy?

Miękkie kapitały a dobrobyt materialny wyzwania dla Polski

Ekonometria egzamin 07/03/2018

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10

Testy własności składnika losowego Testy formy funkcyjnej. Diagnostyka modelu. Część 2. Diagnostyka modelu

SKIDATA już w Polsce. Henryk Martinczak, Marta Tyc SKIDATA 2011

Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT

Diagnostyka w Pakiecie Stata

Testowanie hipotez statystycznych

Mgr Łukasz Matuszczak

Ekonometria egzamin 02/02/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.

Makroekonomia I ćwiczenia 3

Ekonometria egzamin 02/02/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.

Diagnostyka w Pakiecie Stata

Egzamin z ekonometrii wersja ogólna Pytania teoretyczne

1 Modele ADL - interpretacja współczynników

Makroekonomia Gospodarki Otwartej Wykład 14 Unia monetarna: teoria optymalnych obszarów walutowych

1. Pokaż, że estymator MNW parametru β ma postać β = nieobciążony. Znajdź estymator parametru σ 2.

Warszawa, kwietnia 2012

Egzamin z ekonometrii wersja ogolna

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 9

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 13

EKONOMIA GOSPODARKI OTWARTEJ

Polska nieufność i udręka urzędowa. Janusz Czapiński Konferencja Służba cywilna zaufanie i komunikacja KPRM 20 stycznia 2015

Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10

Główne obszary walutowe w gospodarce światowej: analiza z wykorzystaniem wybranych metod grupowania danych

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 12

Polak na tle i w czasie. Janusz Czapiński Odpowiedzialna Energia 14 czerwca 2011

Modele wielorównaniowe (forma strukturalna)

Czasowy wymiar danych

ss 2014 MEN S WORLD CHAMPIONSHIP POLAND 2014 spectators City and time

Autokorelacja i heteroskedastyczność

MAKROEKONOMICZNE PODSTAWY GOSPODAROWANIA

Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMat Pytania teoretyczne

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

KALENDARZ ZAWODÓW SPORTOWYCH PZTS / ETTU / ITTF

Ekonometria egzamin wersja Informatyka i Ekonometria 29/01/08

Teoria WYMIANY MIĘDZYNARODWEJ

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 1

Ekonometria egzamin 31/01/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.

Egzamin z ekonometrii - wersja ogólna

Dlaczego aktywnośd obywatelska jest tak ważna dla rozwoju?

Model 1: Estymacja KMNK z wykorzystaniem 4877 obserwacji Zmienna zależna: y

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 13

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

POLITYKA IMIGRACYJNA W STARZEJĄCEJ SIĘ EUROPIE DR PAWEŁ WOJCIECHOWSKI STAŁY PRZEDSTAWICIEL RP PRZY OECD W PARYŻU. Warszawa, 28 października 2010 r.

Przyczynowość Kointegracja. Kointegracja. Kointegracja

Ekonometria. Metodologia budowy modelu. Jerzy Mycielski. Luty, 2011 WNE, UW. Jerzy Mycielski (WNE, UW) Ekonometria Luty, / 18

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Egzamin z Ekonometrii

Cezary Klimkowski. Zakład Zastosowań Matematyki w Ekonomice Rolnictwa

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Polityka społeczna podstawowe cele, funkcje i zasady. Polityka Gospodarcza i Społeczna Semestr zimowy dr Agnieszka Chłoń-Domińczak prof.

Heteroscedastyczność. Zjawisko heteroscedastyczności Uogólniona Metoda Najmniejszych Kwadratów Stosowalna Metoda Najmniejszych Kwadratów

1.9 Czasowy wymiar danych

PLATINUM. Dostępne loże 8/10/12/24 osobowe

FÉDÉRATION INTERNATIONALE DE GYMNASTIQUE

Egzamin z ekonometrii wersja ogólna Pytania teoretyczne

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Analizowane 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:

Wprowadzenie Model ARMA Sezonowość Prognozowanie Model regresji z błędami ARMA. Modele ARMA

Ekonometria egzamin 06/03/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.

Modele warunkowej heteroscedastyczności

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Zdrowie jako inwestycja. zdrowie publiczne versus medycyna naprawcza. Dr n. med. Krzysztof Kuszewski

Czego oczekuje Pokolenie Y od procesu rekrutacji w firmach #rekrutacjainaczej

1.8 Diagnostyka modelu

Problem równoczesności w MNK

Testowanie hipotez statystycznych

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 8

Ekonometria. Zajęcia

Katarzyna Żubka, Tomasz Kowalczyk Polski Związek Pracodawców Firm Prowadzących Badania Kliniczne na Zlecenie POLCRO

Czego Polsce i Polakom brakuje aby przyszłość była równie pomyślna?

System opieki zdrowotnej na tle innych krajów

URBANIK Danuta. Trener Mirosław Barszcz

1 Metoda Najmniejszych Kwadratów (MNK) 2 Interpretacja parametrów modelu. 3 Klasyczny Model Regresji Liniowej (KMRL)

1.7 Ograniczenia nakładane na równanie regresji

Analiza Szeregów Czasowych. Egzamin

B14 BOYS DOUBLES MAIN DRAW Week of City, Country Category Referee

Heteroskedastyczość w szeregach czasowyh

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 14

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10

Ekonometria egzamin 01/02/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.

Rola prywatnych ubezpieczeń zdrowotnych w systemie ochrony zdrowia. Jak wpływają na dostęp do świadczeń, innowacji i leków.

Transkrypt:

TWM Ćwiczenia Empiryczne Model grawitacyjny handlu Leszek Wincenciak Wydział Nauk Ekonomicznych UW, 2012

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?

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

Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii 4/13 Źródła danych Przykład: model grawitacyjny dla Szwajcarii Skądwziąćdane: Daneobilateralnymhandluwedługpartnerów: http://stats.oecd.org/index.aspx?usercontext=sourceoecd DaneoPKBpartnerów: http://stats.oecd.org/index.aspx?usercontext=sourceoecd Daneoodległości(jakmierzyćodległość???) możnaobliczyć ręcznie, np. przy pomocy: http://www.freemaptools.com/how-far-is-it-between.htm, http://www.mapcrow.info, albo pobrać gotowe dane ze strony: http://www.macalester.edu/research/economics/page/haveman /Trade.Resources/TradeData.html#Gravity

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 4693.7 3145.9 7839.5 3306.0 753.7 Italy 1496.6 1275.8 2772.5 2057.1 684.7 France 1250.9 1253.4 2504.3 2565.8 439.4 United States 784.5 1651.9 2436.5 14419.4 6596.7 United Kingdom 571.1 957.6 1528.7 2266.1 749.2 Austria 636.6 517.2 1153.9 379.3 682.0 Netherlands 666.7 463.1 1129.8 779.7 630.9 China 488.0 600.5 1088.5 5930.5 8490.8 Spain 393.9 510.2 904.1 1389.2 1150.3 Japan 295.3 538.5 833.8 5488.4 9664.3 Belgium 410.8 310.5 721.3 471.7 491.7 PKBSzwajcarii 550.7mldUSD Dane dla roku: 2010 PKB liczone po kursach nominalnych Odległość pomiędzy stolicami as the crow flies

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 2 4 6 8 10 ln_yj

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 6 7 8 9 10 ln_dij

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 2 4 6 8 10 ln_tij

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

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 0.957 0.057 16.87 0.000 0.842 1.072 ln Dij 0.689 0.074-9.26 0.000 0.840 0.538 cons 4.799 0.591 8.12 0.000 3.599 5.999 Diagnostyka: F(2,35) = 154.92,p-value: 0.000 Dopasowane R 2 = 0.89 TestRamseya(RESET) F(3,32) = 0.29,p-value: 0.8325 Test Breuscha-Pagana na heteroskedastyczność składnika losowego χ 2 (1) = 0.08,p-value: 0.7751

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 2 4 6 8 10 ln_tij

Pytania 12/13 Czy model naiwny jest tak samo dobry jak regresja liniowa? Czy model naiwny jest tak samo dobry jak regresja liniowa? 1 0 1 2 2 4 6 8 10 ln_tij reszty z modelu "naiwnego" reszty z MNK reszty MNK Modelnaiwny średnia 0.000 0.000 sd 0.496 0.608

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.