Metody ekonometryczne dla NLLS

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA
Advertisements

Modele oparte o dane przekrojowo-czasowe
Metody ekonometryczne
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
D. Ciołek EKONOMETRIA II – wykład 1
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Ekonometria wykladowca: dr Michał Karpuk
Analiza korelacji.
Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego
Prognozowanie i symulacje (semestr zimowy)
Metoda najmniejszych kwadratów dla jednej zmiennej objaśniającej
Testowanie hipotez statystycznych
Ekonometria szeregów czasowych
i jak odczytywać prognozę?
Jak mierzyć i od czego zależy?
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
Irena Woroniecka EKONOMIA MENEDŻERSKA - dodatek do W2
Modelowanie ekonometryczne
Badania Operacyjne i Ekonometria. Literatura podstawowa 1.M.Anholcer, H.Gaspars, A.Owczrkowski Przykłady i zadania z badań operacyjnych i ekonometrii.
Prognozowanie (finanse 2011)
Prognozowanie i symulacje
Finanse 2009/2010 dr Grzegorz Szafrański pokój B106 Termin konsultacji poniedziałek:
Kilka wybranych uzupelnień
Ekonometria stosowana
Ekonometria stosowana
Ekonometria stosowana
Ekonometryczne modele nieliniowe
Ekonometryczne modele nieliniowe
Ekonometryczne modele nieliniowe
Ekonometryczne modele nieliniowe
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 1
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 0
Ekonometria stosowana
D. Ciołek Analiza danych przekrojowo-czasowych – wykład 3
D. Ciołek Analiza szeregów przekrojowo-czasowych – wykład 2
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 2
D. Ciołek Analiza danych przekrojowo-czasowych – wykład 5
WIELORÓWNANIOWE MODELE EKONOMETRYCZNE
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.
Treść dzisiejszego wykładu l Weryfikacja statystyczna modelu ekonometrycznego –błędy szacunku parametrów, –istotność zmiennych objaśniających, –autokorelacja,
Ekonometria stosowana Autokorelacja Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
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
Ekonometria Wykład III Modele wielorównaniowe dr hab. Mieczysław Kowerski.
Estymacja parametryczna dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz.
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.
KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA
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
Ekonometria SP 1999/2000.
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Własności statystyczne regresji liniowej
MNK – podejście algebraiczne
Ekonometria SP 1999/2000.
Zapis prezentacji:

Metody ekonometryczne dla NLLS „lato 2016/2017”

Cele: rozszerzenie wiedzy z zakresu klasycznego modelowania ekonometrycznego o podstawy teoretyczne: wyprowadzenie estymatora KMNK uzasadnienie założeń KMNK podstawy postepowania w przypadku odejścia od założeń KMNK wprowadzenie do wykorzystania liniowych modeli wielorównaniowych Dalsze rozszerzenie: „Teoria ekonometrii”

Cel: Ekonometria (III semestr): co to jest ekonometria w szerokim sensie (badania operacyjne, ekonometria, elementy ekonomii matematycznej). Np.: wzór na estymator MNK. Metody ekonometryczne: jak? (np. wyprowadzenie estymatora MNK) Teoria ekonometrii: dlaczego? (szczególne własności estymatora MNK)

Cel zajęć: Utrwalenie umiejętności w zakresie weryfikacji modeli jednorówaniowych Ukształtowanie umiejętności estymacji jednorówaniowych liniowych modeli ekonometrycznych w przypadku nie spełnienia założeń KMNK Ukształtowanie podstawowych umiejętności w zakresie wykorzystania modeli wielorównaniowych

Plan Klasyczny model regresji liniowej, zapis macierzowy, wyprowadzenie KMNK i jej własności. Wstęp do weryfikacji. Niesferyczność macierzy wariancji i kowariancji składników losowych. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów. Modele wielorównaniowe: notacja, rodzaje, klasyfikacja. Postać strukturalna i zredukowana. Identyfikacja, PMNK i 2MNK. Informacje o estymacji łącznej. Inne metody estymacji (warunkowa MNK, metoda zmiennych instrumentalnych). Skutki błędnej specyfikacji modelu.

Plan zajęć 5 III Wstęp (slajdy), wyprowadzenie MNK dla przypadku ogólnego, współliniowość, ortogonalność (praca własna: wyprowadzenie MNK dla modelu „dochodów Piotra”) 19 III Założenia i własności MNK: nieobciążoność 2 IV modele wielorównaniowe, identyfikowalność, problemy estymacji 23 IV 2MNK 7 V uogólniona MNK 21 V warunkowa MNK, MZI, błędy specyfikacji 11 VI rezerwa

Ocena końcowa: średnia z dwu ocen Egzamin TESTOWY: test klasyfikacji: prawda – fałsz, za błąd: punkty ujemne. Praca praktyczna

Zasady punktacji na egzaminie - jestem pewna/pewien że prawda = TAK! - wydaje mi się, że prawda = TAK? - wydaje mi się, że fałsz = NIE? - jestem pewna/pewien, że fałsz = NIE! Klasyfikacja pewna, poprawna = 2 pkt Klasyfikacja nie pewna, poprawna = 1 pkt Klasyfikacja nie pewna, błędna = - ½ pkt Klasyfikacja pewna, błędna = -1 pkt

Punktacja – oceny z egzaminu ocena od do Rozpiętość przedziału dst 25 40 15 dst 1/2 41 56 db 57 72 db 1/2 73 88 bdb 89 100 11

Ocena końcowa: Średnia arytmetyczna z oceny egzaminu i ćwiczeń Przykładowo: DB z egzaminu „zwalnia” z ćwiczeń, ale daje tylko DST jako ocenę końcową, NDST z egzaminu i DB z ćwiczeń oznacza DST jako ocenę końcową.

Rozpiętość przedziału Oceny końcowe ocena od do Rozpiętość przedziału dst 3 3,4 8% dst 1/2 3,41 3,8 db 3,81 4,2 db 1/2 4,21 4,6 bdb 4,61 5

Literatura A.Welfe „Ekonometria. Metody i ich zastosowanie”, PWE, 2009, rozdziały: 2.1 – 2.9, 4.1 – 4.4, 5.1 – 5.4, 6, 9 G.S.Madala „Ekonometria”, PWN, 2006, rozdziały: 4, 5, 6, 7, „Ekonometria i badania operacyjne” pod red. M.Gruszczyński, T.Kuszewski, M.Podgórska, PWN, 2009 M.Rocki „Ekonometria praktyczna”

Konsultacje - www.e-sgh.pl/rocki/120290-0489 Budynek M, pokój 212, wtorki 18.oo elektronicznie: roma@sgh.waw.pl www.marekrocki.pl - www.e-sgh.pl/rocki/120290-0489