Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1 Jak właściwie przeprowadzić badanie ekonometryczne?   1. Sformułować cel badania: decyzja jakiego obszaru ekonomii lub innych nauk społecznych będzie dotyczyć badanie, wybór odpowiedniej, jednoznacznie zdefiniowanej hipotezy badawczej, wybór odpowiedniego modelu, który będzie narzędziem właściwym do weryfikacji postawionej hipotezy. bez tego: nie wiemy, od czego zacząć analizę, nie wiemy, jakich informacji i danych statystycznych powinniśmy szukać, dla jakiej zbiorowości, czy dla jakiego okresu.

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1 Na przykład: Analizując rynek pracy – możemy podjąć próbę znalezienia czynników wyjaśniające zróżnicowanie płac w polskich powiatach. W makroekonomii – możemy być zainteresowani zbadaniem relacji pomiędzy różnymi zagregowanymi zmiennymi: - powiązanie między wzrostem PKB i wzrostem inwestycji, - wpływ zmian podatków na stopę procentową.

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1 Decydując o obszarze nauki, którego dotyczyć ma badanie, można sprawdzić jakie tematy poruszane są w literaturze światowej. Journal of Economic Literature (JEL) prezentuje szczegółową klasyfikację obszarów badawczych w dziedzinie ekonomii przyporządkowując im odpowiedni kody, które jednoznacznie przyporządkowują poszczególne artykuły i opracowania do odpowiednich kategorii. JEL zawiera również listy artykułów publikowanych w wielu najważniejszych czasopismach ekonomicznych wraz ze streszczeniami niektórych z nich.

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1 2. Przegląd literatury  „Drzwi najprawdopodobniej zostały już otwarte …” Przegląd literatury powinien być podstawą do napisanie pierwszej, teoretycznej części pracy dyplomowej, która powinna zwierać: jednoznaczne sformułowanie hipotezy badawczej, opis najważniejszych pojęć dotyczących tematu, opis badań, które zostały do tej pory przeprowadzone, wskazanie, czym proponowana analiza różni się od dotychczas prowadzonych, Przegląd literatury: pomaga wybrać odpowiednią specyfikację modelu ekonometrycznego będącego narzędziem weryfikacji postawionych hipotez, pozwala na myślenie o przyszłych wynikach i interpretacjach, jest bezwarunkowo konieczny w pracy dyplomowej ;-)

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1 3. Zebranie danych statystycznych Po pierwsze należy zdecydować o rodzaju danych, które będą niezbędne do znalezienia odpowiedzi na postawione pytania. Dane przekrojowe (xi i=1,2,…,N) Szeregi czasowe (xt t=1,2,…,T) Dane panelowe (xit i=1,2,…,N; t=1,2,…,T)

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1 Bazy danych dostępne on-line: Główny Urząd Statystyczny: http://www.stat.gov.pl/gus/index_ENG_HTML.htm Portal www.money.pl World Development Indicators: http://data.worldbank.org/data-catalog/world-development-indicators Eurostat: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics Penn World Table: http://pwt.econ.upenn.edu/

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1 4. Wprowadzenie i opracowanie danych   Należy wprowadzić dane w odpowiednio uporządkowany sposób – każdej obserwacji odpowiada odpowiedni rząd, kolejne kolumny reprezentują zmienne. Dla danych panelowych konieczne jest zdefiniowanie dwóch zmiennych identyfikujących obserwacje: zmiennej id – dla jednostek i zmiennej time (year) dla poszczególnych okresów.

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1 5. Szczegółowa analiza zmiennych   Które zmienne są zmiennymi binarnymi? Które zmienne są zmiennymi porządkowymi (np. rankingi)? W jakich jednostkach mierzone są zmienne? Czy zmienne określają stopę wzrostu, procent, czy proporcje? Dla szeregów czasowych: Czy zmienne pieniężne wyrażone są w nominalnie (ceny bieżące), czy realnie (ceny stałe). Jeżeli zmienna wyrażona jest w cenach stałych to, który rok jest rokiem bazowym?

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1 Wskazanie ewentualnych błędów w zbiorze danych jest bardzo istotne z punktu widzenia wiarygodności uzyskanych wyników. Wskazane jest znalezienie obserwacji nietypowych (outliers) i wyjaśnienie, czy ta „nietypowość” jest uzasadniona ekonomicznie, czy może to wynik błędu pomiaru lub pomyłka. Użyteczne jest policzenie dla każdej zmiennej wartości min, max, średniej, odchylenia standardowego, a dla najbardziej istotnych zmiennych współczynników korelacji pomiędzy nimi.  

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1 6. Modelowanie ekonometryczne - najważniejsze zasady 6.1) Oceń, czy zmienne objaśniające nie są skorelowanie ze składnikiem losowym modelu - w sytuacji idealnej proponowany model powinien zawierać wszystkie zmienne ekonomiczne determinujące zmienność zmiennej endogenicznej, aby jak najmniej elementów zawartych było w składniku zakłócających.   6.2) Wybierz postać analityczną modelu: Czy zmienne w poziomach, czy w logarytmach? Czy niektóre zmienne powinny wystąpić również w postaci kwadratów dla odzwierciedlenia malejących efektów? Jak wprowadzić czynniki jakościowe? Czy wystarczą zmienne zero-jedynkowe? Czy powinno się uwzględnić interakcje zmiennych?

Logarytmy, czy poziomy zmiennych? D. Ciołek Wykład 1 Logarytmy, czy poziomy zmiennych? logarytmy zmiennych, gdy: zmienna wyrażona jest w jednostkach pieniężnych (o wartościach dodatnich) – wynagrodzenie, sprzedaż firmy, wartość rynkowa firmy, Produkt Krajowy Brutto; zmienne o wysokich wartościach: wielkość populacji, całkowita liczba pracowników, współczynnik skolaryzacji, liczba kilometrów; poziomy zmiennych, gdy: zmienna wyrażona w liczbie lat: liczba lat edukacji lub doświadczenia, wiek; zmienna przyjmuje niewysokie wartości całkowite: liczba pokoi w domu, liczba osób w gospodarstwie domowym, liczba samochodów w gosp. domowym; zmienne sztuczne (zero-jedynkowe) reprezentujące zmienne jakościowe: płeć, poziom wykształcenia, przynależność do organizacji, położenie geograficzne.

Logarytmy, czy poziomy zmiennych? D. Ciołek Wykład 1 Logarytmy, czy poziomy zmiennych? Zmienne, które są proporcjami lub udziałami procentowymi: stopa bezrobocia, procent studentów, którzy zdali egzamin, stopień wykrywalności przestępstw kryminalnych – mogą występować albo w postaci poziomów, albo w logarytmach, chociaż częściej używa się poziomów. Uwaga: Przy interpretacji uważamy z procentami: Jeżeli bezrobocie wzrasta z 8 do 9 procent, oznacza to wzrost o jeden punkt procentowy, ale przyrost o 12,5 procent w stosunku do wartości początkowej.

Logarytmy, czy poziomy zmiennych? D. Ciołek Wykład 1 Logarytmy, czy poziomy zmiennych? Jedno ograniczenie: Logarytm zmiennej nie może być użyty jeżeli zmienna przyjmuje wartości ujemne lub jest równa zero. Dla zmiennej przyjmującej wartości zero rozwiązaniem może być zastosowanie log(1+y). (!) Używając zlogarytmowanej zmiennej musimy pamiętać, że wartości teoretyczne tego modelu są wartościami log(y) a nie y. (!) Nie można porównywać R-kwadrat wyznaczonych dla modeli, w których mamy różne zmienne objaśniające: log(y) i y.

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1 6.3) Analiza szeregów czasowych wymaga dodatkowej analizy: Czy model ma być szacowany na poziomach, czy na przyrostach? Jeżeli na poziomach, czy uwzględniamy trend deterministyczny lub stochastyczny? W przypadku danych kwartalnych lub miesięcznych należy zbadać, czy nie mamy do czynienia z sezonowością. Jeżeli badamy zależności dynamiczna, np. model z rozłożonymi opóźnieniami, to ile opóźnień należy uwzględnić?

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1   6.4) Wskazanie obserwacji nietypowych Jeżeli niektóre obserwacje znacząco różnią się od całej próby – powiedzmy, że mamy kilka firm, które są dużo większe od pozostałych – sprawdzamy, czy nasze wyniki różnią się dużo jeżeli te obserwacje zostaną usunięte z próby. Jeżeli tak, może należałoby zmienić postać funkcyjną modelu uwzględniając te obserwacje nietypowe lub wykazać, że dane jednostki powinny być objaśniane przez zupełnie inny model (np. wprowadzamy zmienne sztuczne). 6.5) Analiza wrażliwości Należy oszacować pierwotny model, następnie dokonując pewnych modyfikacji sprawdzamy, czy wnioski płynące z uzyskanych wyników znacząco się zmieniają.

Wykład - Badania panelowe. D. Ciołek Wykład 1    6.6) Wybierz do interpretacji najlepszy spośród oszacowanych modeli Badanie empiryczne nie polega na oszacowaniu i interpretacji jednego z góry określonego modelu. To proces, w którym wykorzystujemy różne specyfikacje modelu, różne metody szacowania parametrów, czy różne podpróby danych, aż do uzyskania rezultatów, które w najlepszy sposób odzwierciedlają analizowany proces. Zdaniem badacza jest ocena różnych modeli, aż do znalezienia tego modelu „best”.   6.7) Napisz podsumowanie, przedstawienia i interpretacje wyników ;-)