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

Podobne dokumenty
Etapy modelowania ekonometrycznego

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

Modele wielorownaniowe

Rozdział 1. Modelowanie ekonometryczne

Wiadomości ogólne o ekonometrii

Ekonometria. Zajęcia

Metoda najmniejszych kwadratów

EKONOMETRIA. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

Rozdział 1. Modelowanie ekonometryczne

Ćwiczenia IV

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

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

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2010/2011

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, dr

EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Statystyka matematyczna i ekonometria

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

Tomasz Stryjewski Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Metody Ilościowe w Socjologii

JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY

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

KARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2014/2015

przedmiotu Nazwa Pierwsza studia drugiego stopnia

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

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

1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych.

Ekonometria - ćwiczenia 1

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

Ekonometria. Mieczys aw Sobczyk

Podstawy ekonometrii. Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar prof. WSBiF

Liniowy model ekonometryczny Metoda najmniejszych kwadratów Laboratorium 1.

Ekonometria. Modele wielorównaniowe. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

EKONOMETRIA WYKŁAD. Maciej Wolny

MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI Z PAKIETEM R Michał Rubaszek

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Dr Roman Sosnowski

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2

Wielowymiarowa analiza regionalnego zróżnicowania rolnictwa w Polsce

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

Dr Łukasz Goczek. Uniwersytet Warszawski

Stanisław Cichocki Natalia Neherbecka

ANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO

Modelowanie glikemii w procesie insulinoterapii

EKONOMETRIA prowadzący: Piotr Piwowarski

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

3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu

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

Na podstawie danych dotyczacych rocznych wydatków na pizze oszacowano parametry poniższego modelu:

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

PROGNOZY! ANALIZA RYNKU PRZEMYSŁOWEGO NAJBARDZIEJ AKTUALNE TO KOMPENDIUM WIEDZY O AKTUALNEJ SYTUACJI GOSPODARCZEJ POLSKI I BRANŻY PRZEMYSŁOWEJ

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada

MODELOWANIE KOSZTÓW USŁUG ZDROWOTNYCH PRZY

Przykład 2. Stopa bezrobocia

Ekonometria. Robert Pietrzykowski.

Marcin Błażejowski Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu

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

Uczelnia Łazarskiego. Sylabus. 1. Nazwa przedmiotu EKONOMETRIA 2. Kod przedmiotu

Modele ARIMA prognoza, specykacja

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

Mikroekonometria 14. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA. 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji

Arkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata. Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK

Prognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak

7.4 Automatyczne stawianie prognoz

Testowanie hipotez statystycznych związanych ą z szacowaniem i oceną ą modelu ekonometrycznego

Ekonometria - wykªad 1

Aplikacja CMS. Podręcznik użytkownika

Rozdział 2: Metoda największej wiarygodności i nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów

Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego

Wady klasycznych modeli input - output

Projekcja wyników ekonomicznych produkcji mleka na 2020 rok. Seminarium, IERiGŻ-PIB, r. mgr Konrad Jabłoński

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 1

Modelowanie systemów empirycznych

Ekonometria ćwiczenia 3. Prowadzący: Sebastian Czarnota

4. Średnia i autoregresja zmiennej prognozowanej

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

EKONOMETRIA I SYLABUS

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

egzamin oraz kolokwium

Poz. 15 UCHWAŁA NR 15 RADY WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH UW. z dnia 1 marca 2017 roku. w sprawie

Materiał dla studentów

Modele wielorównaniowe (forma strukturalna)

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYBRANYCH PROCEDUR MODELOWANIA EKONOMETRYCZNEGO DLA MODELU GOSPODARKI WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO

Literatura. Statystyka i demografia

Ekonometria. Ćwiczenia nr 3. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Ekonometria / G. S. Maddala ; red. nauk. przekł. Marek Gruszczyński. wyd. 2, dodr. 1. Warszawa, Spis treści

UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki

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

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

Aktualizacja do systemu Windows 8.1 przewodnik krok po kroku

Ćwiczenie: Wprowadzenie do obsługi programu statystycznego SAS Enterprise Guide. Statystyka opisowa w SAS Enterprise Guide.

Uruchomienie aplikacji elektronicznych na platformie epuap

ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO

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

Przedmiot ekonometrii

Transkrypt:

1. Ekonometria jako dyscyplina naukowa (przedmiot, metodologia, teorie ekonomiczne). Model ekonometryczny, postać modelu, struktura, klasyfikacja. Zadanie 1. Celem zadania jest oszacowanie modelu opisującego ilość urodzeń (żywych) w zależności od ilości zawartych małżeństw i rozwodów w Polsce. Etapy badania ekonometrycznego 1. określenie celu badania; 2. określenie zmiennych endogenicznych; 3. wybór zmiennych objaśniających; 4. zebranie danych statystycznych; 5. wybór postaci analitycznej modelu teoretycznego; 6. oszacowanie modelu; 7. weryfikacja modelu (jeśli model nie przejdzie weryfikacji pozytywnie, to wracamy do punktu 3); ekonomiczna statystyczna 8. praktyczne wykorzystanie modelu: analiza przeszłości; prognozowanie przyszłych wartości zmiennej objaśnianej; symulacja (wariantowanie), tzn. badanie możliwych stanów rzeczywistości ekonomicznej opisanej przez dany model. 1. Wejdź na stronę http://stat.gov.pl/wskazniki-makroekonomiczne/ i pobierz plik roczne_wskazniki_makroekonomiczne_cz_iii.xsl 2. Zapoznaj się z dostępnymi danymi, a następnie wyszukaj dane dotyczące ilości urodzeń, zawartych małżeństw i rozwodów w Polsce. Przekopiuj odpowiednie dane do pustego skoroszytu *.xsl. Oznacz zmienne. Zapisz w folderze Dokumenty. 3. Rozpoznaj typ danych. Czy są to dane przekrojowe, panelowe, czy szeregi czasowe? Odpowiedź uzasadnij. Podaj przykład danych do każdego z powyższych typów. 4. Oznacz zmienne oraz zaproponuj postać ogólną modelu (np. Y = f(x, Z, ε). 5. Zapisz postać analityczną modelu (np. y = α 1 x + α 2 z + ε) 6. Wymień elementy składowe modelu. Rodzaje zmiennych występujących w modelach ekonometrycznych. Klasyfikacja zmiennych w jednorównaniowym modelu ekonometrycznym 1. Zmienne endogeniczne (endogeniczna nieopóźniona w czasie objaśniana, endogeniczna opóźniona w czasie objaśniająca) 2. Zmienne egzogeniczne (nieopóźnione i opóźnione w czasie zmienne objaśniające) Klasyfikacja zmiennych w wielorównaniowym modelu ekonometrycznym 1. Zmienne endogeniczne (endogeniczne nieopóźnione w czasie łącznie współzależne, endogeniczne opóźnione w czasie zmienne z góry ustalone) 2. Zmienne egzogeniczne (nieopóźnione i opóźnione w czasie zmienne z góry ustalone) W modelu ekonometrycznym występuje zwykle składnik losowy. Przyczynami jego występowania są miedzy innymi: Niewłaściwa postać analityczna modelu Niemożność uwzględnienia w modelu wszystkich przyczyn (zmiennych) kształtujących badane zjawisko Błędy wynikające z niedoskonałości pomiaru Losowość zachowań ludzkich Efekty pogodowe Niekompletność teorii, w wyniku których pomija się ważne zmienne ekonomiczne.

7. Sklasyfikuj model wg poniższych kryteriów: Rodzaje modeli ze względu na wartości poznawcze Przyczynowo-skutkowe Symptomatyczne Autoregresyjne Tendencji rozwojowej Rodzaje modeli ze względu na postać analityczną funkcji Liniowe Nieliniowe Klasyfikacja modeli ze względu na rodzaje zmiennych statystycznych Statyczne Dynamiczne Rodzaje modeli ze względu na liczbę równań Jednorównaniowe Wielorównaniowe 8. Uruchom program: Start/Programy/Gretl. 1 9. Zaimportuj zapisany wcześniej plik *.xls do programu GRETL. Zapisz odpowiedni typ danych (patrz: punkt 3.) 1 Na stronie http://www.kufel.torun.pl/ znajduje się plik instalacyjny programu GRETL oraz bazy danych z podręczników akademickich.

10. Opisz dane (Naciśnij prawym przycisk myszki i wybierz Edycja atrybutów)

11. Sporządź wykres zaimportowanych danych. (Zaznacz zmienne, naciśnij prawy przycisk myszki i wybierz: Wykres szeregu czasowego). 12. Oblicz statystyki opisowe dla liczby urodzeń, małżeństw i rozwodów. (Zaznacz zmienne, naciśnij prawy przycisk myszki i wybierz: Statystyki opisowe).

13. Oszacuj parametry odpowiedniego modelu opisującego zależność ilości urodzeń od liczby małżeństw i rozwodów. Zapisz postać modelu po oszacowaniu.