Ekonometria Wykład III Modele wielorównaniowe dr hab. Mieczysław Kowerski.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Regresja i korelacja materiały dydaktyczne.
Advertisements

Modelowanie i symulacja
Ekonometria mat. pomocnicze 3
Metody ekonometryczne
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
D. Ciołek EKONOMETRIA II – wykład 1
Ekonometria wykladowca: dr Michał Karpuk
Rozwiązywanie układów
Wyrównanie metodą zawarunkowaną z niewiadomymi Wstęp
Ogólne zadanie rachunku wyrównawczego
Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego
Modele wielorównaniowe - symulacja
Analiza współzależności cech statystycznych
Ekonometria szeregów czasowych
i jak odczytywać prognozę?
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
Ekonometria „Jaki wpływ na wielkość sprzedaży mają wydatki na reklamę oraz wielkość zatrudnienia ?” Dagmara Płachcińska Nr albumu:
Prognozowanie z wykorzystaniem modeli ekonometrycznych
Badania Operacyjne i Ekonometria. Literatura podstawowa 1.M.Anholcer, H.Gaspars, A.Owczrkowski Przykłady i zadania z badań operacyjnych i ekonometrii.
Prognozowanie (finanse 2011)
1 Kilka wybranych uzupełnień do zagadnień regresji Janusz Górczyński.
Wykład 2. Pojęcie regularnego odwzorowania powierzchni w powierzchnię i odwzorowania kartograficznego Wykład 2. Pojęcie regularnego odwzorowania powierzchni.
Modele dyskretne obiektów liniowych
Wykład 11 Badanie stabilności układu regulacji w przestrzeni stanów
Wykład 23 Modele dyskretne obiektów
Finanse 2009/2010 dr Grzegorz Szafrański pokój B106 Termin konsultacji poniedziałek:
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Ekonometria stosowana
Ekonometria stosowana
Ekonometryczne modele nieliniowe
Regresja wieloraka.
Ekonometryczne modele nieliniowe
 Ekonometria – dziedzina zajmująca się wykorzystaniem specyficznych metod statystycznych dostosowanych do badań nieeksperymentalnych.  Ekonometria to.
Ekonometryczne modele nieliniowe
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 1
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 0
D. Ciołek Analiza szeregów przekrojowo-czasowych – wykład 2
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 5
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 2
D. Ciołek Analiza danych przekrojowo-czasowych – wykład 5
WIELORÓWNANIOWE MODELE EKONOMETRYCZNE
Dynamika zjawisk. Tendencja rozwojowa dr hab. Mieczysław Kowerski
Ekonometria Wykład 1 Zasady modelowania ekonometrycznego
Ekonometria Metody estymacji parametrów strukturalnych modelu i ich interpretacja dr hab. Mieczysław Kowerski.
Regresja liniowa. Dlaczego regresja? Regresja zastosowanie Dopasowanie modelu do danych Na podstawie modelu, przewidujemy wartość zmiennej zależnej na.
Badanie własności składnika losowego dr hab. Mieczysław Kowerski
Model ekonometryczny Jacek Szanduła.
Ekonometria Wykład II Modele nieliniowe - metody ich estymacji i praktyczne zastosowania dr hab. Mieczysław Kowerski.
Ekonometria Wykład 1 Uwarunkowania modelowania ekonometrycznego. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów dr hab. Mieczysław Kowerski.
Treść dzisiejszego wykładu l Klasyfikacja zmiennych modelu wielorównaniowego l Klasyfikacja modeli wielorównaniowych l Postać strukturalna i zredukowana.
Ekonometria WYKŁAD 3 Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Ekonometria stosowana Heteroskedastyczność składnika losowego Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Treść dzisiejszego wykładu l Wprowadzenie do ekonometrii. l Model ekonomiczny i ekonometryczny. l Klasyfikacja modeli ekonometrycznych. l Klasyfikacja.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Treść dzisiejszego wykładu l Metoda Najmniejszych Kwadratów (MNK) l Współczynnik determinacji l Koincydencja l Kataliza l Współliniowość zmiennych.
Ekonometria II Modele stacjonarne procesów stochastycznych i modele dynamiczne dr hab. Mieczysław Kowerski.
Metody ekonometryczne dla NLLS
Systemy neuronowo – rozmyte
Ekonometryczne modele nieliniowe
Teoria ekonometrii dla DSL
Ekonometria stosowana
EKONOMETRIA W3 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
EKONOMETRIA Wykład 2 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
EKONOMETRIA Wykład 1a prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
Sterowanie procesami ciągłymi
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Model ekonometryczny z dwiema zmiennymi
MNK – podejście algebraiczne
Korelacja i regresja liniowa
Zapis prezentacji:

Ekonometria Wykład III Modele wielorównaniowe dr hab. Mieczysław Kowerski

Wielorównaniowe modele ekonometryczne

Lawrence Robert Klein i Jan Tinbergen: twórcy modeli wielorównaniowych

Pierwszy model wielorównaniowy Kleina

Ogólny zapis modelu wielorównaniowego

Klasyfikacja zmiennych w modelach wielorównaniowych

Podział zmiennych ze względu na rolę w modelu

Podział zmiennych ze względu na właściwości formalno – statystyczne

Przykład

Klasyfikacja zmiennych w przykładowym modelu

Postać strukturalna modelu

Postać strukturalna w zapisie macierzowym

Zmienne modelu w postaci strukturalnej

Parametry modelu w postaci strukturalnej

Wektor składników losowych w postaci strukturalnej

Postać strukturalna przykładowego modelu

Postać zredukowana modelu

Postać zredukowana w zapisie macierzowym

Zależności pomiędzy parametrami postaci zredukowanej i strukturalnej

Przykład

Klasyfikacja modeli wielorówniowych

Model prosty

Model rekurencyjny

Model o równaniach współzależnych

Przykład modelu prostego

Przykład modelu rekurencyjnego

Przykład modelu o równaniach współzależnych

Jeszcze jeden (trudniejszy) przykład

Szacowanie parametrów modeli prostych

Szacowanie parametrów modeli rekurencyjnych

Identyfikowalność modeli o równaniach współzależnych

Twierdzenie o identyfikowalności równań

Przykład: Badanie identyfikowalności modelu

Identyfikowalność pierwszego równania

Identyfikowalność drugiego równania

Szacowanie parametrów modeli o równaniach jednoznacznie identyfikowalnych

Procedura pośredniej metody najmniejszych kwadratów

Oznaczenia

Podwójna metoda najmniejszych kwadratów (Two-Stage Least Square Method)

Założenia

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów po raz pierwszy

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów po raz drugi

Inny zapis wektora oszacowań

Ocena jakości oszacowanego modelu

Przykład estymacji za pomocą podwójnej metody najmniejszych kwadratów

Szacowanie parametrów pierwszego równania

Dziękuję za uwagę