Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada

Podobne dokumenty
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 1

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 1

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 1

Natalia Nehrebecka. Wykład 1

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 8

Ekonometria dla III roku studiów licencjackich dr Stanisław Cichocki dr Natalia Nehrebecka

Stanisław Cihcocki. Natalia Nehrebecka

Stanisław Cichocki. Natalia Neherbecka. Zajęcia 13

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2

Stanisław Cichocki Natalia Neherbecka

Metody Ilościowe w Socjologii

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 1

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

Przedmiot ekonometrii

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

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

Ekonometria. Zajęcia

Przedmiot ekonometrii

Etapy modelowania ekonometrycznego

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

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

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

Metoda najmniejszych kwadratów

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Zanim zaczniemy. Zasady zaliczenia Zasady dotyczące prezentacji literatury Zasady prezentacji wyników własnego badania.

Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna

Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT

Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 1

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

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 11-12

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 14

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

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 9

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

Zanim zaczniemy. Zasady zaliczenia Zasady dotyczące prezentacji literatury Zasady prezentacji wyników własnego badania.

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

Statystyka matematyczna i ekonometria

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 12

Testowanie hipotez statystycznych

Egzamin z ekonometrii - wersja ogólna

Wiadomości ogólne o ekonometrii

Wprowadzenie. 1.1 Czym zajmuje się ekonometria? Rozdział Typy zbiorów danych

Mikroekonometria 3. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Badania eksploracyjne Badania opisowe Badania wyjaśniające (przyczynowe)

Natalia Neherbecka. 11 czerwca 2010

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA

Testowanie hipotez statystycznych

Ekonometria Ćwiczenia 19/01/05

Nieliniowe. Liniowe. Nieliniowe. Liniowe. względem parametrów. Linearyzowane. sensu stricto

Analiza wielowymiarowa wprowadzenie

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 13

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Regresja i Korelacja

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

Ekonometria_FIRJK Arkusz1

Analiza regresji - weryfikacja założeń

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

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

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

Testowanie hipotez statystycznych

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2015/2016

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

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

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

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

PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA. CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

Ekonometria egzamin wersja ogólna 17/06/08

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1

Proces modelowania zjawiska handlu zagranicznego towarami

Ekonometria - ćwiczenia 1

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną

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

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

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

Egzamin z ekonometrii wersja ogolna

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10

WERYFIKACJA MODELI MODELE LINIOWE. Biomatematyka wykład 8 Dr Wioleta Drobik-Czwarno

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

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

Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Wykład 1 Warunkowa wartość oczekiwana i odwzorowanie liniowe

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 12

Transkrypt:

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada

1. Sprawy organizacyjne Zasady zaliczenia 2. Czym zajmuje się ekonometria? 3. Formy danych statystycznych 4. Model ekonometryczny 2

1. Sprawy organizacyjne Zasady zaliczenia 2. Czym zajmuje się ekonometria? 3. Formy danych statystycznych 4. Model ekonometryczny 3

- adres mailowy: nnehrebecka@wne.uw.edu.pl - strona internetowa: www.wne.uw.edu.pl/nnehrebecka - dyżur: po zajęciach lub środa 15.45-16.45 sala 302 lub 303

- 80% oceny: egzaminy - 20% oceny: model (w semestrze letnim, z materiału z semestru zimowego) - egzamin w sesji zimowej (materiał I sem.): 3 pytania otwarte+3 zadania - egzamin w sesji letniej (materiał II sem.): 3 pytania otwarte+3 zadania

- średnia z (liczba pkt.egzamin I sem.+liczba pkt.egzamin II sem.) > 50% egzamin zaliczony - w przeciwnym wypadku poprawka po sesji letniej tego egzaminu, który słabiej wypadł tak aby powyższy warunek był spełniony

Wymagania dotyczące modelu ekonometrycznego: I. Modele są budowane przez co najwyżej 2 osobowe zespoły. II. Modele będą oceniane wg następującego schematu: - hipoteza badawcza i uzasadnienie teorią ekonomii - 20%; - poprawność zastosowanej procedury ekonometrycznej (estymacja, interpretacja wyników testów) - 30%; - poprawność językowa, poprawność prezentacji (opis danych, tabele, odnośniki) - 20%; - wnioski i ich uzasadnienie 30%. III. Oddając model należy załączyć: - wydruk raportu; - płytę CD zawierającą: - raport w formie elektronicznej (plik.doc lub.pdf); - plik z danymi, które zostały wykorzystane w analizie.

Ostateczny opis wyników badania empirycznego musi zawierać następujące elementy: 1. Opis problemu bądź zjawiska ekonomicznego, które zamierzacie Państwo przeanalizować. Powinna się tam znaleźć krótka część teoretyczna, pozwalająca czytelnikowi nie znającemu badanego problemu zrozumieć, czego analiza będzie dotyczyła. Elementem opisu zjawiska jest również postać modelu, który będzie przez Państwa analizowany. Zmienna zależna w regresji musi być koniecznie zmienną ciągłą (np. dochód, wydatki na żywność).

Ostateczny opis wyników badania empirycznego musi zawierać następujące elementy: 2. Opis hipotezy badawczej (ew. kilku hipotez) i jej związek z teorią ekonomii. Postawienie pytań, na które będziecie Państwo szukać odpowiedzi jest kluczowym elementem Waszej pracy. Hipotezy powinny bądź wynikać z teorii ekonomii, bądź też powinny być bardzo solidnie umotywowane. Należy je postawić zarówno w sensie ekonomicznym, jak i ekonometrycznym, czyli określić spodziewane znaki, ewentualnie oczekiwane wartości parametrów Waszego modelu.

Główna hipoteza ogólna zaplecze rodzinne wpływa na dochód Hipotezy pomocnicze np. kariera rodzinna zwiększa dochód

Ostateczny opis wyników badania empirycznego musi zawierać następujące elementy: 3. Opis bazy danych i definicje zmiennych zastosowanych w estymacji. W pracy należy podać źródło danych oraz opisać wszystkie zmienne i wszelkie ich transformacje (nie zawsze używamy danych w takiej postaci, w jakiej je otrzymujemy). Wynika to z faktu, że często zmienne mają uproszczone lub umowne nazewnictwo i nie zawsze da się zgadnąć co która reprezentuje. Wymagany jest opis wykorzystywanych zmiennych (nawet tych, których nazwy są oczywiste do rozszyfrowania i jednoznaczne). Uwaga: Zbyt mała liczba obserwacji w modelu może doprowadzić do sytuacji, w której wszystkie szacowane parametry okażą się nieistotne statystycznie. Wtedy nawet całkowicie poprawna z metodologicznego punktu widzenia analiza okaże się mało interesująca. W związku z tym wymagane jest wykorzystanie w badaniu co najmniej 100 obserwacji.

Ostateczny opis wyników badania empirycznego musi zawierać następujące elementy: Dane Analiza danych dostępnych na www.ekonometria.wne.uw.edu.pl

Ostateczny opis wyników badania empirycznego musi zawierać następujące elementy: 4. Oszacowanie modelu, czyli wyniki estymacji i ich opis. 5. Diagnostyka modelu i weryfikacja hipotez. Należy przeprowadzić i zinterpretować testy diagnostyczne dotyczące istotności modelu, istotności poszczególnych parametrów modelu, test dopasowania modelu do danych empirycznych, itd. Testy statystyczne należy również wykorzystać do weryfikacji postawionych na wstępie hipotez badawczych. 6. Interpretacja wyników oszacowania. Ostatnim etapem pracy powinno być opisanie i interpretacja uzyskanych wyników estymacji i wszystkich przeprowadzonych testów statystycznych. Wskazane jest, aby interpretacja Państwa wyników została odniesiona do teorii ekonomii przedstawionej na początku pracy.

- J.Mycielski, Skrypt z ekonometrii (I i II sem.), będzie dostępny na ksero wydziałowym - N. Nehrebecka, Zbiór zadań z ekonometrii

- konwersatorium: 10 spotkań w sem. zimowym po 2,5h każde Plan w sem. zimowym: 1. Powtórka z algebry i analizy 2. Metoda Najmniejszych Kwadratów (MNK) a) o samej metodzie b) własności hiperpłaszczyzny regresji c) współczynnik R²

3. Klasyczny Model Regresji Liniowej (KMRL) a) założenia i szacowanie b) własności estymatorów w KMRL c) wnioskowanie statystyczne w KMRL d) problemy szczególne e) diagnostyka 4. Niesferyczne składniki losowe

1. Sprawy organizacyjne Zasady zaliczenia 2. Czym zajmuje się ekonometria? 3. Formy danych statystycznych 4. Model ekonometryczny 18

- badaniem zależności ilościowych między zmiennymi ekonomicznymi - empiryczną weryfikacją teorii ekonomicznych Przykład: - teoria: prawo popytu i podaży wzrost ceny powoduje spadek popytu i wzrost podaży - teoria nic nie mówi o ile spadnie popyt, wzrośnie podaż

- ekonometryk może oszacować reakcję popytu na spadek ceny (cenowa elastyczność popytu) oraz zweryfikować hipotezę o jej ujemnym znaku - wykorzystuje do tego dane

1. Sprawy organizacyjne Zasady zaliczenia Dwiczenia Literatura 2. Czym zajmuje się ekonometria? 3. Formy danych statystycznych 4. Model ekonometryczny 21

Dane przekrojowe (Cross-Sectional data) wiele obiektów obserwowanych w jednej jednostce czasu. 22

23

24

Szeregi czasowe (time series data) jeden obiekt obserwowany w wielu jednostkach czasu. 25

26

Dane przekrojowo-czasowe (Pooled Cross Sectional) dane z kilku okresów czasu dotyczące różnych prób przekrojowych 27

28

Dane panelowe mają cechy zarówno próby przekrojowej, jak i szeregu czasowego. Zawierają one szereg obserwacji dla danej próby przekrojowej. Panel stanowi więc dane z kilku okresów czasu dla pewnej grupy obiektów. Dane panelowe różnią się od tak zwanych prób przekrojowoczasowych, które zawierają dane z kilku okresów czasu dotyczące różnych prób przekrojowych. 29

Przykładem może byd PKB per capita w poszczególnych krajach UE, w kolejnych latach. Każda obserwacja w zbiorze panelowym jest indeksowana podwójnie: Po jednostkach Po czasie 30

31

1. Sprawy organizacyjne Zasady zaliczenia Dwiczenia Literatura 2. Czym zajmuje się ekonometria? 3. Formy danych statystycznych 4. Model ekonometryczny 32

dane nie mówią,,same za siebie narzędziem ekonometryka do analizy danych model ekonometryczny

- model: a) pewien sposób opisu danych b) za pomocą niewielkiej liczby oszacowanych parametrów umożliwia uchwycenie najważniejszych zależności miedzy zmiennymi c) nie opisuje dokładnie rzeczywistości (w sposób niedoskonały)

Współczynnik Estymator b 1 (stała) 29967,15 b 2 (MPC) 0,51

Budowa modelu: a) cel badania i hipoteza badawcza teoria które zmienne istotnie wpływają na analizowane zjawisko, kierunek przyczynowości, jakie formy funkcyjne wybrać b) dane c) oszacowanie parametrów d) weryfikacja hipotezy

Dziękuję za uwagę