EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010



Podobne dokumenty

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

Definicje ogólne

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

dy dx stąd w przybliżeniu: y

Analiza regresji modele ekonometryczne

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 11

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10

Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański

Analiza korelacji i regresji

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Procedura normalizacji

Wykłady Jacka Osiewalskiego. z Ekonometrii. CZĘŚĆ PIERWSZA: Modele Regresji. zebrane ku pouczeniu i przestrodze

Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

System finansowy gospodarki

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD A

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Sieci rekurencyjne

Badanie współzaleŝności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej. Badanie zaleŝności dwóch cech ilościowych. Analiza regresji prostej

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 3 Funkcje produkcji 1 FUNKCJE PRODUKCJI. ANALIZA KOSZTÓW I KORZYŚCI SKALI. MINIMALIZACJA KOSZTÓW PRODUKCJI.

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

65120/ / / /200

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

CZĘŚĆ 6. MODEL REGRESJI, TREND LINIOWY ESTYMACJA, WNIOSKOWANIE

Polityka dywidend w spółkach notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w latach

I. Elementy analizy matematycznej

Zad 2 Dynamika zatrudnienia mierzona indeksami łańcuchowymi w ostatnich pięciu latach kształtowały się następująco: Lata Indeksy ( w %)

ZASTOSOWANIE MODELU PANELOWEGO DO BADANIA NADWYśEK KAPITAŁOWYCH W BANKACH KOMERCYJNYCH W POLSCE WSTĘP

WikiWS For Business Sharks

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ)

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne

Prąd elektryczny U R I =

-ignorowanie zmiennej wartości pieniądza w czasie, -niemoŝność porównywania projektów o róŝnych klasach ryzyka.

Proces narodzin i śmierci

Płyny nienewtonowskie i zjawisko tiksotropii

OGŁOSZENIE TARYFA DLA ZBIOROWEGO ZAOPATRZENIA W WODĘ I ZBIOROWEGO ODPROWADZANIA ŚCIEKÓW. Taryfa obowiązuje od do

Statystyka Opisowa 2014 część 1. Katarzyna Lubnauer

Uchwała Nr XXVI 11/176/2012 Rada Gminy Jeleśnia z dnia 11 grudnia 2012

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

log Ôi = 1, , 0014P i + 0, 0561C i 0, 4050R i se = (0, 0009) (0, 0227) (0, 1568)

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

Wpływ płynności obrotu na kształtowanie się stopy zwrotu z akcji notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie

Arytmetyka finansowa Wykład z dnia

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

OŚWIADCZENIE MAJĄTKOWE radnego gminy. (miejscowość)

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

Metody gradientowe poszukiwania ekstremum. , U Ŝądana wartość napięcia,

EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnienia

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

Testowanie stopnia zintegrowania. czasowego. Wst p do ekonometrii szeregów czasowych wiczenia 1. Andrzej Torój. 19 lutego 2010

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

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

Badania sondażowe. Braki danych Konstrukcja wag. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa

Ćwiczenia IV

Metody predykcji analiza regresji

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

Mikroekonometria 10. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Konstrukcja gier sprawiedliwych i niesprawiedliwych poprzez. określanie prawdopodobieństwa.

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Regulamin promocji 14 wiosna

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

Regulacje i sądownictwo przeszkody w konkurencji między firmami w Europie Środkowej i Wschodniej

Mikroekonometria 13. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Ćwiczenie 10. Metody eksploracji danych

Mikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

OeconomiA copernicana 2013 Nr 3. Modele ekonometryczne w opisie wartości rezydualnej inwestycji

Laboratorium ochrony danych

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH

G Sprawozdanie o działalności ciepłowni, dystrybutorów i przedsiębiorstw obrotu ciepłem za kwartał r. Jedn.

Liniowy model ekonometryczny Metoda najmniejszych kwadratów Laboratorium 1.

Transkrypt:

EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra Zad. ) Zapsać postać równań modelu ekonometrycznego wedząc, że: a.) wszystke zależnośc pomędzy zmennym w modelu są lnowe stochastyczne b.) zatrudnene w beżącym roku (Z t ) zależy od nwestycj w roku danym (I t ) poprzednm c.) nwestycje są funkcją nwestycj w roku poprzednm oraz dochodu w danym roku (DN t ) d.) dochód narodowy w danym roku jest funkcją dochodu w dwóch poprzednch latach, nwestycj sprzed trzech lat oraz przyrostu zatrudnena w roku danym poprzednm. Dokonać podzału na zmenne endo- egzogenczne. ************************************************************************** Przykład ntucja MNK y zmenna objaśnana (tu: cena meszkana -tego w pewnym meśce w USA w tys. USD) x zmenna objaśnająca (tu: powerzchna -tego meszkana w metrach kwadratowych. Dysponujemy próbą 4 obserwacj: powerzchna cena (tys. USD) (m^2) 2 98,9 228 6,5 235 2,8 285 46,5 239 48,6 293 62,5 285 67,2 365 73,7 295 79,7 29 8,9 385 29,4 55 24,5 425 26, 45 278,7 Prosty lnowy model ekonometryczny można zapsać jako: y + βx β + ε, gdze,2,..., 4 ()

2 lub w notacj macerzowej: ε Xβ Y + (2) Gdze: 45 425 55 385 29 295 265 285 293 239 285 235 228 2 Y 278,7 26, 24,5 29,4 8,9 79,7 73,7 67,2 62,5 48,6 46,5 2,8 6,5 98,9 X

Lna regresj: 55 5 45 4 y β +x β ε Cena w tys. USD 35 3 25 2 5 5 β 5 5 2 25 3 Powerzchna w m^2 Którą chcemy oszacować na podstawe próby: y ˆ ˆ + β + βx e (3) Mnmalzujemy sumę kwadratów reszt: mn( e T e) mn( Y Xβˆ) T ( Y Xβˆ) (4) otrzymujemy estymator MNK ˆ T T β ( X X ) X Y (5) 3

55 5 45 4 ŷ y e Cena w tys. USD 35 3 25 2 5 5 ˆβ 5 5 2 25 3 Powerzchna w m^2 X T X 4 2485 2485 478537,3 ( X T X),9272 -,474 -,47 2,6724E - 5 4445 Y 84494,9 X T, ( X T X) X T Y 52,42,49 4

Zad. 2) W oczyszczaln śceków lość zużytej energ jest uzależnona od lośc przepompowanych śceków oraz przepustowośc hydraulcznej. Pomjając nne zależnośc technczne oraz względy społeczne zauważa sę stały równomerny spadek lośc dopływających śceków z obszaru zlewn. Jednak zmnejszona lość dopływających śceków ne pocąga za sobą spadku lośc zużywanej energ elektrycznej przez oczyszczalne śceków. Jest to spowodowane z jednej strony nadmarem zanstalowanych mocy na urządzenach, które pracują w stane nedocążena hydraulcznego oraz stosowanem nowszych technolog, które wymagają wększej lośc różnych energ, główne elektrycznej. W zwązku z tym w mnonych 5 latach w Oczyszczaln Śceków "NIDA" S.A. w Zmyślu lość oczyszczonych śceków maleje, a lość zużytej energ elektrycznej systematyczne rośne. Na podstawe danych zawartych w plku [oczyszczalna_scekow.xls] (_9.xls):. oszacuj, posługując sę długopsem kartką paperu, parametry MNK modelu ILOt α + α ELEt + εt, gdze: ILO lość oczyszczonych śceków (mln m3), ELE lość zużytej energ elektrycznej (mln kwh), oraz oblcz średne błędy oszacowań parametrów. 2. oszacuj model korzystając z formuł tablcowych w Excelu Formuły tablcowe: transponuj(zakres) (transpozycja macerzy) macerz.loczyn(zakres; ZAKRES2) (loczyn macerzy) macerz.odw(zakres) (odwracane macerzy) Po zaznaczenu obszaru docelowego: CTRL + SHIFT + ENTER Zad. 3) Spośród podanych macerzy X wskaż te, których ne można stosować do estymacj metodą MNK parametrów modelu strukturalnego postac: Y β o + β X + β 2 X 2 +ε 5

Zad. 4) Czy za pomocą metody najmnejszych kwadratów można oszacować jednorównanowy model lnowy: a) w którym zmenną objaśnającą jest opóźnona zmenna zależna, a model ne zawera wyrazu wolnego? b) opsujący kształtowane sę produkcj zakładu (Y) od zatrudnena robotnków w wydzale produkcj podstawowej (X), zatrudnena robotnków w wydzałach produkcj pomocnczej (X2) oraz zatrudnena łącznego robotnków w obu rodzajach wydzałów (X3, X3 X + X2)? c) opsujący zależność pozomu płacy, w przedsęborstwe, w którego skład wchodzą zakłady wytwarzające ten sam wyrób, od welkośc produkcj w sztukach (X) oraz od wartośc produkcj w mln zł (X2), jeśl cena zbytu produkowanego wyrobu jest taka sama dla wszystkch zakładów? d) w którym występuje jedyne wyraz wolny składnk losowy? e) w którym wszystke zmenne objaśnające mają charakter jakoścowy? Zad. 5) Na podstawe danych zawartych w plku [zgony_nemowlat.xls] (_.xls) oszacuj (przy pomocy arkusza kalkulacyjnego) parametry MNK następującego lnowego modelu ekonometrycznego: ZNt α + α ALKt + α2 PAPt + α3 LOIMt + α4 PKBPCt + εt, gdze: ZN zgony nemowląt na urodzeń żywych, ALK spożyce wódk nnych napojów alkoholowych (oprócz wna pwa) w przelczenu na alkohol % w ltrach na osobę, PAP spożyce paperosów w tys. sztuk na osobę, LOIM przecętna lczba osób na zbę w meszkanu, PKBPC produkt krajowy brutto na meszkańca w tys. zł (ceny stałe). Oblcz wartośc teoretyczne oraz reszty modelu. Znterpretuj oszacowana parametrów oceń ch sensowność ekonomczną. Jake czynnk wpływające na śmertelność nemowląt zostały, Twom zdanem, nesłuszne pomnęte w zaproponowanym modelu? Zad. 6) 6

Zad. 7) Zaproponowano następujący model opsujący kształtowane sę sprzedaży nowych samochodów osobowych (Y, w sztukach; dane w plku [rynek_samochodowy_a.xls]) (_7 xls.): Yt α + α X2t + α2 X3t + εt, gdze: X2 wydatk na reklamę (mln zł), X3 średna cena nowego samochodu (zł). Zaproponuj modyfkację tego modelu, która pozwol uwzględnć efekt perwszego kwartału, kedy wprowadzane są na rynek nowe modele samochodów. Oszacuj parametry skorygowanego modelu znterpretuj uzyskane wynk. Zad. 8) Na podstawe danych kwartalnych z kolejnych lat oszacowano model spożyca per capta pewnego gatunku męsa Yt 7, - 7,7PYt + 4,2PSt +,2Dt -,9Zt - l,6z2t - l,5z3t, gdze: Yt spożyce danego gatunku męsa (kg/osobę) w kwartale t, PYt cena danego gatunku męsa w kwartale t (jp.) PSt cena męsa gatunku substytucyjnego do danego w kwartale t (jp.), Dt dochód do dyspozycj konsumentów w kwartale t (jp.), Zt zmenna zerojedynkowa przyjmująca wartość w perwszym kwartale roku w przecwnym przypadku, Z2t zmenna zerojedynkowa przyjmująca wartość w drugm kwartale roku w przecwnym przypadku, Z3t zmenna zerojedynkowa przyjmująca wartość w trzecm kwartale roku w przecwnym przypadku. a) Czy znak parametrów przy zmennych PY, PS D są akceptowalne? Dlaczego? b) Wyjaśnj, jaka jest nterpretacja oszacowań parametrów przy zmennych Z, Z2 Z3. c) Jakego kwartału ne uwzględnono w modelu w postac zmennej zerojedynkowej dlaczego? d) Jak znak będze mał parametr przy zmennej Z4 (zmenna dla czwartego kwartału), jeśl wprowadzmy ją do modelu zamast zmennej Z? Odpowedź uzasadnj. 7