EKONOMETRIA W3 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA
Advertisements

Modelowanie i symulacja
Modele oparte o dane przekrojowo-czasowe
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
D. Ciołek EKONOMETRIA II – wykład 1
dr Małgorzata Radziukiewicz
Ekonometria prognozowanie.
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Ekonometria wykladowca: dr Michał Karpuk
Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego
Metoda najmniejszych kwadratów dla jednej zmiennej objaśniającej
Testowanie hipotez statystycznych
Ekonometria szeregów czasowych
i jak odczytywać prognozę?
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
Prognozowanie z wykorzystaniem modeli ekonometrycznych
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)
Ekonometria stosowana
Ekonometria stosowana
Ekonometryczne modele nieliniowe
Regresja wieloraka.
Konwergencja gospodarcza
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
Ekonometryczne modele nieliniowe
 Ekonometria – dziedzina zajmująca się wykorzystaniem specyficznych metod statystycznych dostosowanych do badań nieeksperymentalnych.  Ekonometria to.
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 1
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 0
Ekonometria stosowana
D. Ciołek Analiza szeregów przekrojowo-czasowych – wykład 2
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 5
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 6
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 3
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 2
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 4
D. Ciołek Analiza danych przekrojowo-czasowych – wykład 5
WIELORÓWNANIOWE MODELE EKONOMETRYCZNE
Przenoszenie błędów (rachunek błędów) Niech x=(x 1,x 2,...,x n ) będzie n-wymiarową zmienną losową złożoną z niezależnych składników o rozkładach normalnych.
Ekonometria Metody estymacji parametrów strukturalnych modelu i ich interpretacja dr hab. Mieczysław Kowerski.
D. Ciołek BADANIA OPERACYJNE – wykład 2
Badanie własności składnika losowego dr hab. Mieczysław Kowerski
Ekonometria Wykład II Modele nieliniowe - metody ich estymacji i praktyczne zastosowania dr hab. Mieczysław Kowerski.
Treść dzisiejszego wykładu l Weryfikacja statystyczna modelu ekonometrycznego –błędy szacunku parametrów, –istotność zmiennych objaśniających, –autokorelacja,
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.
Treść dzisiejszego wykładu l Metoda Najmniejszych Kwadratów (MNK) l Współczynnik determinacji l Koincydencja l Kataliza l Współliniowość zmiennych.
Ekonometria WYKŁAD 7 Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Ekonometria II Modele stacjonarne procesów stochastycznych i modele dynamiczne dr hab. Mieczysław Kowerski.
KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA
Ekonometria stosowana
EKONOMETRIA Wykład 2 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
EKONOMETRIA W2 dr hab. Tadeusz W. Bołt, prof. UG
EKONOMETRIA Wykład 1a prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
Regresja wieloraka – służy do ilościowego ujęcia związków między wieloma zmiennymi niezależnymi (objaśniającymi) a zmienną zależną (objaśnianą) Regresja.
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Model ekonometryczny z dwiema zmiennymi
MNK – podejście algebraiczne
Korelacja i regresja liniowa
Zapis prezentacji:

EKONOMETRIA W3 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt Katedra Ekonometrii UG EKONOMETRIA W3 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt Liniowy statyczny model ekonometryczny

Zapis skalarny statycznego modelu liniowego ................................................................... tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Zapis macierzowy modelu liniowego tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Zapis macierzowy modelu liniowego Tx1 Tx(K+1) (K+1)x1 Tx1 tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Przykład – model kosztów Koszty całkowite Wielkość produkcji Koszt stały Jednostkowy koszt zmienny tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Miesiąc t Koszty całkowite Produkcja Stopa inflacji 1 115020,0 139,0 3,1 1998M2 2 98037,0 69,0 1,7 1998M3 3 152520,0 140,0 0,6 1998M4 4 113479,0 201,0 0,7 1998M5 5 132301,0 141,0 0,4 1998M6 6 104041,0 143,0 1998M7 7 147050,0 282,0 -0,4 1998M8 8 180057,0 258,0 -0,6 1998M9 9 169410,0 308,0 1998M10 10 194690,0 296,0 1998M11 11 186430,0 256,0 0,5 1998M12 12 115310,0 160,0 0,8 tadeusz.bolt@ug.edu.pl

tadeusz.bolt@ug.edu.pl

tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Zapis macierzowy modelu dynamicznego tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Zapis macierzowy modelu dynamicznego cd. tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Założenia numeryczne modelu liczba szacowanych parametrów modelu łącznie z wyrazem wolnym, jest mniejsza od liczebności próby (warunek konieczny), rząd macierzy obserwacji zmiennych objaśniających modelu jest równy liczbie kolumn tej macierzy (warunek wystarczający). tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Zależność liniowa pomiędzy zmiennymi objaśniającymi tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Zależność liniowa pomiędzy zmiennymi objaśniającymi cd. tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Założenia stochastyczne modelu oraz ich interpretacja tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Oscylacja składników zakłócających wokół zera Stała w czasie wariancja składników zakłócających Brak skorelowania w czasie składników zakłócających z różnych okresów (brak autokorelacji składników zakłócających) 4. Normalny rozkład składników zakłócających 5. Brak skorelowania składników zakłócających ze zmiennymi objaśniającymi tadeusz.bolt@ug.edu.pl

tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Zmienne objaśniające, a składniki zakłócające tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Struktura stochastyczna – zapis macierzowy tadeusz.bolt@ug.edu.pl

tadeusz.bolt@ug.edu.pl

Konsekwencje założeń stochastycznych tadeusz.bolt@ug.edu.pl