Ekonometria I materiały do ćwiczeń

Podobne dokumenty
Zajęcia 2. Estymacja i weryfikacja modelu ekonometrycznego

Ekonometria I materiały do ćwiczeń data lp wykładu temat Wykład dr Dorota Ciołek Ćwiczenia mgr inż. Marta Chylińska

Konspekty wykładów z ekonometrii

1. Ekonometria jako dyscyplina naukowa (przedmiot, metodologia, teorie ekonomiczne). Model ekonometryczny, postać modelu, struktura, klasyfikacja.

ZASTOSOWANIA EKONOMETRII

KURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 1-2

Prognozowanie i symulacje

Wygładzanie metodą średnich ruchomych w procesach stałych

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

MODEL TENDENCJI ROZWOJOWEJ

Cechy szeregów czasowych

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny

licencjat Pytania teoretyczne:

PROCESY AUTOREGRESYJNE ZE ZMIENNYM PARAMETREM 1. Joanna Górka. Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania UMK w Toruniu Katedra Ekonometrii i Statystyki

Instytut Logistyki i Magazynowania

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 5

Metoda najmniejszych kwadratów

EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

PROGNOZOWANIE. mgr inż. Martyna Malak. Katedra Systemów Logistycznych.

Prognozowanie i symulacje

PROGNOZY I SYMULACJE

JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY

Modele wielorownaniowe

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1

Dr hab. Jerzy Czesław Ossowski Wybrane elementy ekonometrii stosowanej cz. II Istotność zmiennych modelu, autokorelacja i modele multiplikatywne

Analiza szeregów czasowych uwagi dodatkowe

Zbudowany i pozytywnie zweryfikowany jednorównaniowy model ekonometryczny. jest uŝyteczny do analizy zaleŝności między zmiennymi uwzględnionymi w

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

Metody Ilościowe w Socjologii

oznacza przyrost argumentu (zmiennej niezależnej) x 3A82 (Definicja). Granicę (właściwą) ilorazu różnicowego funkcji f w punkcie x x x e x lim x lim

1. Podstawowe pojęcia ekonometrii

C d u. Po podstawieniu prądu z pierwszego równania do równania drugiego i uporządkowaniu składników lewej strony uzyskuje się:

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA

Krzywe na płaszczyźnie.

PROGNOZY I SYMULACJE

Motto. Czy to nie zabawne, że ci sami ludzie, którzy śmieją się z science fiction, słuchają prognoz pogody oraz ekonomistów? (K.

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK

A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XL NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 390 TORUŃ 2009.

TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW

Związek między ruchem harmonicznym a ruchem jednostajnym po okręgu

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

Mariusz Plich. Spis treści:

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

Macierz X ma wymiary: 27 wierszy (liczba obserwacji) x 6 kolumn (kolumna jednostkowa i 5 kolumn ze zmiennymi objaśniającymi) X

Modele wielorównaniowe (forma strukturalna)

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 4

Ćwiczenia IV

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Badanie zależności cech

specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression).

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

Klasyfikacja modeli. Metoda najmniejszych kwadratów

Jerzy Czesław Ossowski Politechnika Gdańska. Dynamika wzrostu gospodarczego a stopy procentowe w Polsce w latach

Analiza rynku projekt

e) Oszacuj parametry modelu za pomocą MNK. Zapisz postać modelu po oszacowaniu wraz z błędami szacunku.

ROZDZIAŁ 11 WPŁYW ZMIAN KURSU WALUTOWEGO NA RYNEK PRACY

EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0

Parytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD

ZESTAW VI. ε, są składnikami losowymi. Oba modele są nieliniowe. Model (1) Y X Y = = Y X NIELINIOWE MODELE EKONOMETRYCZNE, FUNKCJA PRODUKCJI

Równania różniczkowe zwyczajne MAP 3014, 3062

( 3 ) Kondensator o pojemności C naładowany do różnicy potencjałów U posiada ładunek: q = C U. ( 4 ) Eliminując U z równania (3) i (4) otrzymamy: =

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2

Wykład 4 Metoda Klasyczna część III

Pobieranie próby. Rozkład χ 2

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3

więc powyższy warunek będzie zapisany jako dy dt

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

Paweł Strawiński Ćwiczenia

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3

25. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU. y +y tgx=sinx

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA

EKONOMETRIA. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

Magdalena Osińska, Joanna Górka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Ekonometria - ćwiczenia 1

TWIERDZENIE FRISCHA-WAUGHA-STONE A A PYTANIE RUTKAUSKASA

Modele ekonometryczne dzielimy na statyczne i dynamiczne. Cecha charakterystyczną modeli dynamicznych jest jawne uwzględnienie czynnika czasu.

Metody prognozowania: Szeregi czasowe. Dr inż. Sebastian Skoczypiec. ver Co to jest szereg czasowy?

Równania różniczkowe. Lista nr 2. Literatura: N.M. Matwiejew, Metody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych.

SYMULACYJNE BADANIE EFEKTYWNOŚCI WYKORZYSTANIA METOD NUMERYCZNYCH W PROGNOZOWANIU ZMIENNEJ ZAWIERAJĄCEJ LUKI NIESYSTEMATYCZNE

Statystyka i Analiza Danych

Zasada pędu i popędu, krętu i pokrętu, energii i pracy oraz d Alemberta bryły w ruchu postępowym, obrotowym i płaskim

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

"Potęga matematyki polega na pomijaniu wszystkich myśli zbędnych i cudownej oszczędności operacji myślowych." Ernst Mach. Funkcja wykładnicza

Metody prognozowania popytu w zarządzaniu logistycznym

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 4 ZADANIA - ZESTAW 4

Równania różniczkowe zwyczajne A

Wprowadzenie Modele o opóźnieniach rozłożonych Modele autoregresyjne o opóźnieniach rozłożonych. Modele dynamiczne.

STATYSTYKA EKONOMICZNA w LOGISTYCE. Metody statystyczne w analizie procesów produkcji

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

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński

Transkrypt:

lp daa wkładu ema Wkład dr Doroa Ciołek Ćwiczenia mgr inż. - Rodzaje danch sascznch - Zmienne ekonomiczne jako zmienne losowe 1a) Przkład problemów badawczch hipoeza, propozcja modelu ekonomercznego, zmienne Charaker - Regresja jako model ekonomerczn 1b) Inerpreacja wników oszacowania (zmienna objaśniana i zmienne modeli różnch posaci analicznch 1 17.02 ilościowch objaśniające, paramer srukuralne, (dla danch przekrojowch i danch danch składnik zakłócając) czasowch) ekonomicznch - Isoa składnika zakłócającego - Różne posaci analiczne modelu - Kied logarm, kied poziom zmiennch? - Inerpreacja paramerów w regresji Przed każdmi ćwiczeniami powórz zagadnienia z wkładu Opracowanie m.in na podsawie: Kędzierska-Sróż i inni Podsaw ekonomerii, Maddala Ekonomeria, Osińska Ekonomeria współczesna. Rodzaje zmiennch wsępującch w modelach ekonomercznch. Klasfikacja zmiennch w jednorównaniowm modelu ekonomercznm 1. Zmienne endogeniczne (endogeniczna nieopóźniona w czasie objaśniana, endogeniczna opóźniona w czasie objaśniająca) 2. Zmienne egzogeniczne (nieopóźnione i opóźnione w czasie zmienne objaśniające) Klasfikacja zmiennch w wielorównaniowm modelu ekonomercznm 1. Zmienne endogeniczne (endogeniczne nieopóźnione w czasie łącznie współzależne, endogeniczne opóźnione w czasie zmienne z gór usalone) 2. Zmienne egzogeniczne (nieopóźnione i opóźnione w czasie zmienne z gór usalone) W modelu ekonomercznm wsępuje zwkle składnik losow. Przcznami jego wsępowania są miedz innmi: Niewłaściwa posać analiczna modelu Niemożność uwzględnienia w modelu wszskich przczn (zmiennch) kszałującch badane zjawisko Błęd wnikające z niedoskonałości pomiaru Losowość zachowań ludzkich Efek pogodowe Niekompleność eorii, w wniku kórch pomija się ważne zmienne ekonomiczne. Rodzaje modeli ze względu na warości poznawcze Przcznowo-skukowe Smpomaczne Auoregresjne Tendencji rozwojowej Rodzaje modeli ze względu na posać analiczną funkcji Liniowe Nieliniowe Klasfikacja modeli ze względu na rodzaje zmiennch sascznch Saczne Dnamiczne Rodzaje modeli ze względu na liczbę równań Jednorównaniowe Wielorównaniowe 1

1a) Przkład problemów badawczch hipoeza, propozcja modelu ekonomercznego, zmienne Zadanie 1. Załóżm, że chcesz zbadać jak na warość sprzedaż usług elekomunikacjnch w pewnm przedsiębiorswie wpłwa wielkość zarudnienia, warość produkcjnego mająku rwałego oraz średni czas przesoju maszn z powodu awarii. Zapisz posać ogólną modelu (przjmując, że opiswana zależność jes dobrze przbliżana przez funkcję liniową). Oznacz i sklasfikuj elemen składowe modelu. Zasanów się nad wsępną inerpreacją paramerów srukuralnch. 1b) Inerpreacja wników oszacowania modeli różnch posaci analicznch (dla danch przekrojowch i danch czasowch) Zadanie 2. Wmień elemen składowe oraz zapisz inerpreacje paramerów srukuralnch poniższch modeli. x x 2 1. Model liniow 0 1 1 2 1 2 2. Model poęgow (model nieliniow sprowadzaln do posaci liniowej) x x e 0 1 2 Zapisz powższ model w posaci liniowej: 3. Model wkładnicz (model nieliniow sprowadzaln do posaci liniowej) 0 1x1 2x2 e... Zapisz powższ model w posaci liniowej: 1 4. Model rendu (liniow) 0 5. Model auoregresjn (liniow) 0 1 1.... 6. Model liniow z opóźnioną zmienną objaśniającą 0 1x 1 2

Zadanie 2 (model liniow) Model popu na dane dobro X ma posać: p = α + βd + γc + ε gdzie: p - pop na dobro X (w zł na os.) d dochód (w zł na osobę), c - cena dobra (w zł). Na podsawie przkładowch danch greene7_8.gd (dane przkładowe z Grela) doczącch rnku paliw w USA w laach 1960-1995 zaproponowano model: G = α + βy + γpg + ε gdzie: G pop na paliwo (mld USD), Y dochód rozporządzaln (w USD na osobę), Pg cena paliwa (USD na 1 galon) (1 galon =3,78541178 l) Posać oszacowana modelu wgląda nasępująco: G = 79,75 + 0,04Y ± 15,12Pg + ε Poniżej zamieszczono fragmen wdruku z Grela (na kolejnch zajęciach zapoznam się z programem GRETL ) Model 1: Esmacja KMNK, wkorzsane obserwacje 1960-1995 (N = 36) Zmienna zależna: G współcznnik błąd sandardow -Sudena warość p --------------------------------------------------------------- Cons -79,7535 8,67255-9,196 1,26e-010 *** Y 0,0369204 0,00131757 28,02 1,38e-024 *** Pg -15,1224 1,88034-8,042 2,80e-09 *** a) Zapisz model w posaci macierzowej b) Zinerpreuj paramer srukuralne modelu. c) Oblicz i zinerpreuj elasczności cząskowe (dane począkowe, san na 1995 rok- pop 297,8 mld USD, dochód 11934 USD, cena paliwa 3,789 USD/galon) Zadanie 3. (model poęgow) Funkcja produkcji oszacowana na podsawie 20 danch rocznch, przjęła posać: ln Q 2,55 0,56ln K 0,48ln L ˆ = 1,2,...,20 gdzie: Q - produkcja (w mln zł), K - nakład mająku (w mln zł), L - nakład sił roboczej (w s. pracowników). a) Zapisz model w posaci pierwonej. 3

b) Zinerpreuj ocen paramerów srukuralnch modelu. c) Oblicz i zinerpreuj krańcową produkwność mająku, przjmując warości począkowe: mająku 100 000 zł oraz liczb roboczogodzin przepracowanch przez pracowników 1500. Zadanie 4. (model wkładnicz) Oszacowano model posaci: { 0,145 0,025wi 0,03si ˆ} i Pl e i i = 1,2,...,150 gdzie: Pli - płaca i-ego pracownika w danm przedsiębiorswie (w zł), wi - wdajność i-ego pracownika w siącach szuk wkonanch elemenów, si - saż prac i-ego pracownika w laach. a) Zapisz model w posaci zlogarmowanej. b) Zinerpreuj wniki oszacowania. c) Oblicz elasczności cząskowe przjmując nasępujące warości począkowe: wdajność 1000 szuk, saż prac 5 la i 6 miesięc. d) Oblicz efek krańcow płac względem wdajności zakładając warości począkowe jak w punkcie C. Zadanie 5 (zadanie zaproponowane przez dr Doroę Ciołek) Poniżej zapisano posać srukuralną I modelu Kleina: C 0 1P 2P 1 3( W WG ) 1 P X W T I P P K 0 1 2 1 3 1 2 W X X 0 1 2 1 3 3 X C I G K K I 1 C - zagregowan poziom konsumpcji I - inwescje neo, 4

W - rozmiar płac w przemśle prwanm WG - płace pracowników zarudnionch w adminisracji pańswowej, X - produkcja globalna przemsłu prwanego, P - globaln zsk K - zasob dóbr kapiałowch, T - podaki przedsiębiorców G - wdaki rządowe inne niż płace Zmienne wrażone są w cenach sałch a) Dokonać klasfikacji zmiennch modelu i prześledzić powiązania międz zmiennmi objaśnianmi przez równania modelu. b) Sklasfikuj model z punku widzenia poznanch kreriów Model liniow z dwoma zmiennmi objaśniającmi 0 1x1 2 x 2 Inerpreacja: Jeżeli zmienna X k wzrośnie o jednoskę, o warość zmiennej Y zmieni się o β k jednosek, prz niezmienności pozosałch cznników. Paramer srukuralne wrażają siłę i kierunek oddziałwania poszczególnch zmiennch objaśniającch na zmienną objaśnianą. Model poęgow z dwoma zmiennmi objaśniającmi x x e 1 2 0 1 2 Inerpreacja: Jeżeli zmienna X k wzrośnie o 1%, o warość zmiennej Y zmieni się o β k %, prz niezmienności pozosałch cznników. Paramer srukuralne określają elasczność zmiennej objaśnianej względem zmiennej objaśniającej. Model wkładnicz z dwoma zmiennmi objaśniającmi 0 1x1 2x2 e Inerpreacja: Jeżeli zmienna X k wzrośnie o jednoskę, o warość zmiennej Y zmieni się o (e β k 1)100%~β k 100%, prz niezmienności pozosałch cznników. Paramer przecięn (PP) ile jednosek zmiennej objaśnianej przpada (w danm okresie) na jednoskę zmiennej objaśniającej. PP(, x i ) = x i 5

Paramer krańcow (PK) o ile jednosek zmieni się (wzrośnie/zmaleje) zmienna, gd zmienna x i wzrośnie o jednoskę w warunkach sałości pozosałch zmiennch objaśniającch, lub inaczej, ile jednosek przrosu zmiennej przpada na jednoskę przrosu zmiennej x i. Przkład: krańcowa skłonność do konsumpcji, kóra określa o ile jednosek przrośnie konsumpcja, gd dochód wzrośnie o jednoskę, krańcowa wdajność prac, określająca przros produkcji na skuek wzrosu nakładów prac o jednoskę. PK(, x i ) = x i Elasczność (E) o ile procen zmieni się (wzrośnie/zmaleje) zmienna warunkach sałości pozosałch zmiennch objaśniającch. Miara E(, x i ) = x i x i Liniow Poęgow Wkładnicz PP(, x i ) x i PK(, x i ) β i β i β x i i x i E(, x i ) β i β i β i x i, jeśli zmienna x i wzrośnie o 1%, w 6