Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Ekonometria. czyli jak prognozować i jak odczytywać prognozę?

Коpie: 1
Badania Operacyjne i Ekonometria. Literatura podstawowa 1.M.Anholcer, H.Gaspars, A.Owczrkowski Przykłady i zadania z badań operacyjnych i ekonometrii.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Ekonometria. czyli jak prognozować i jak odczytywać prognozę?"— Zapis prezentacji:

1 Ekonometria. czyli jak prognozować i jak odczytywać prognozę?

2 Przykład I. Przyjmując hipotezę, że całkowity koszt produkcji zależy liniowo od wielkości produkcji, oszacować parametry modelu hipotetycznego klasyczną metoda najmniejszych kwadratów. II. Ocenić dopasowanie modelu do wyników obserwacji. III. Oszacować błędy średnie parametrów modelu hipotetycznego i zbadać istotność zmiennych objaśniających. IV. Sporządzić prognozę wielkości kosztu całkowitego w roku t=11 i 12, przyjmując, że produkcja wyrobu będzie się kształtować na poziomie odpowiednio 13 i 15 tys. szt.

3 y - wartości zmiennej objaśnianej (endogenicznej, zależnej) x - wartości zmiennej objaśniającej (egzogenicznej, niezależnej) - wartości teoretyczne (z modelu) e - składnik resztowy (reszta) n - liczba obserwacji

4 Jak oszacować parametry? Suma Kwadratów Reszt Ogólna Suma Kwadratów

5 Jakość modelu Współczynnik rozbieżności [%] Jaka część zmienności zmiennej objaśnianej nie jest wytłumaczona przy pomocy modelu.

6 Błąd standardowy Odchylenie standardowe reszt modelu (s) przeciętne odchylenia wartości teoretycznych od rzeczywistych Najważniejszy wskaźnik do oceny dokładności prognozy Jakość modelu [~Y]

7 co to jest zmienna losowa? Repetytorium z rachunku prawdopodobieństwa, czyli Prawdopodobieństwo liczba z zakresu określająca siłę przekonania, że zajdzie niepewne zdarzenie Zmienna losowa zmienna, która przyjmuje różne wartości wyznaczone przez los funkcja

8 Charakterystyki zmiennej losowej N( )

9

10

11

12 Ekonometria. czyli jak prognozować i jak odczytywać prognozę?

13 II. Konstrukcja modelu III. Estymacja parametrów IV. Weryfikacja modelu V. Prognoza I. Specyfikacja zmiennych Etapy budowy modelu ekonometrycznego

14 III. Estymacja parametrów czyli jak zmierzyć model?

15 Y - zmienna objaśniana - składnik systematyczny - składnik przypadkowy (losowy) Podejście stochastyczne Y= + Y= +

16 Podejście stochastyczne Wszystkie możliwe wyniki obserwacji Model hipotetyczny Posiadane wyniki obserwacji Model ekonometryczny (oszacowanie modelu hipotetycznego)

17 Wnioskowanie z określonym prawdopodobieństwem y Podejście stochastyczne

18 Dobre estymatory Podejście stochastyczne metody szacowania parametrów

19 Klasyczna Metoda Najmniejszych Kwadratów

20 n - liczba obserwacji k - liczba zmiennych objaśniających y - wektor obserwacji empirycznych zmiennej objaśnianej (endogenicznej, zależnej) X - macierz obserwacji zmiennych objaśniających (egzogenicznych, niezależnych)Ekonometria

21 - wektor obserwacji teoretycznych (z modelu) b - wektor parametrów modelu Klasyczna Metoda Najmniejszych Kwadratów

22 Założenia modelu standardowego KMNK

23 X 1. Zmienna objaśniająca ( X ) jest nielosowa 2. Składnik losowy ma rozkład normalny : N(, ) Założenia modelu standardowego 3. Zakłócenia mają tendencję do wzajemnej redukcji E( ) = 0 Wykorzystanie reguł elementarnej statystyki Wnioskowanie statystyczne w oparciu o rozkład t-Studenta i F Uchylenie => estymatory nie są nieobciążone 4. Składnik losowy jest sferyczny: - brak autokorelacji - homoskedastyczność Utrata efektywności estymatorów

24 Brak autokorelacji składnika losowego cov( i, j ) = 0 Założenia modelu standardowegoAutokorelacja

25 Podstawowe przyczyny autokorelacji składnika losowego: - pominięcie sezonowości - błędny dobór postaci funkcji. Podstawowe przyczyny autokorelacji składnika losowego: - pominięcie sezonowości - błędny dobór postaci funkcji. Założenia modelu standardowegoAutokorelacja

26 homoskedastycznyHomoskedastycznośćSkładnik losowy jest o takiej samej wariancji D 2 ( ) = 2

27 IV. Weryfikacja modelu czyli jak ocenić model?

28 Weryfikacja modelu Weryfikacja merytoryczna Weryfikacja statystyczna Ocena jakości modelu Badanie istotności zmiennych

29 znaki parametrów skala parametrów konsekwencje prognostyczne konsekwencje modelowe Co oznacza weryfikacja merytoryczna? Co oznacza badanie istotności zmiennych ? Zmienna objaśniająca jest istotna jeżeli w zauważalny (wyraźny) sposób wpływa na zmienną objaśnianą Wszystkie zmienne objaśniające muszą być istotne Metoda - wnioskowanie statystyczne w oparciu o statystykę t-Studenta - poziom istotności ( =0,05 =0,10)

30 d(b i ) - Średni błąd parametru modelu d(b 1 ) = 0,104 d(b 2 ) = 0,832 Istotność zmiennych

31 Test statystyczny t-Studenta Przedział ufności parametru i

32 V. Prognoza czyli jak wykorzystać model?

33 y y Przedziały ufności dla linii regresji

34 Przedział ufności dla prognozy Odpowiedzi wynikające z podejścia stochastycznego: - Jaką metodę najlepiej zastosować przy szacowaniu parametrów modelu? - Jaki błąd może zostać popełniony przy szacowaniu? - Na jaki błąd się narażamy dokonując prognozy?

35 Odczyt z arkusza kalkulacyjnego

36

37 Ekonometria jak dobierać funkcje? Next:

38 B.Guzik, W.Jurek Podstawowe metody ekonometrii Materiały dydaktyczne 143 AE Poznań2003 A. Aczel Statystyka w zarządzaniu PWN 2000 A.Welfe Ekonometria, PWE95 Z.Czerwiński Dylematy ekonomiczne, PWE92 Z. Czerwiński Moje zmagania z ekonomią, Wydawnictwo AE Poznań 2002 A. Zeliaś Teoria prognozy PWE97 J.Gajda Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze, Wydawnictwo C.H. Beck 2001 K.Jajuga (red.) Ekonometria. Metody i analiza problemów ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. O.Langego we Wrocławiu 99 W.Kordecki Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Definicje twierdzenia wzory. Oficyna Wydawnicza GIS 2001 W.Samuelson, S.Marks Ekonomia menedżerska, PWE98 W.Sadowski (red.) Elementy ekonometrii i programowania matematycznego. PWN80 M.Cieślak (red.) Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. PWN97 G.Chow Ekonometria, PWN95Literatura


Pobierz ppt "Ekonometria. czyli jak prognozować i jak odczytywać prognozę?"

Podobne prezentacje


Reklamy Google