Modele logitowe i probitowe

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Regresja i korelacja materiały dydaktyczne.
Advertisements

Modele oparte o dane przekrojowo-czasowe
Modelowanie kursu walutowego- perspektywa krótkookresowa
Metody ekonometryczne
Analiza przyczynowości
Analiza zdarzeń Event studies
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
dr Małgorzata Radziukiewicz
Empiryczne metody badania efektywności rynków finansowych
Ekonometria prognozowanie.
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Statystyka w doświadczalnictwie
Uogólniony model liniowy
Analiza korelacji.
Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego
Wprowadzenie do statystycznej analizy danych (SPSS)
Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA)
Człowiek - najlepsza inwestycja Projekt K apitał ludzki i społeczny jako czynniki rozwoju regionu łódzkiego" Dr Paweł Kubiak.
Testowanie hipotez statystycznych
Analiza współzależności cech statystycznych
i jak odczytywać prognozę?
Jak mierzyć i od czego zależy?
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
BADANIE STATYSTYCZNE Badanie statystyczne to proces pozyskiwania danych na temat rozkładu cechy statystycznej w populacji. Badanie może mieć charakter:
Irena Woroniecka EKONOMIA MENEDŻERSKA - dodatek do W2
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 i symulacje
Finanse 2009/2010 dr Grzegorz Szafrański pokój B106 Termin konsultacji poniedziałek:
Kilka wybranych uzupelnień
Ekonometria stosowana
Ekonometria stosowana
Modelowanie zmiennej licznikowej
Ekonometryczne modele nieliniowe
Regresja wieloraka.
Konwergencja gospodarcza
Dopasowanie rozkładów
Ekonometryczne modele nieliniowe
Ekonometria stosowana
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 6
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 3
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 2
Analiza regresji wielokrotnej c.d.
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 4
Rozkład wariancji z próby (rozkład  2 ) Pobieramy próbę x 1,x 2,...,x n z rozkładu normalnego o a=0 i  =1. Dystrybuanta rozkładu zmiennej x 2 =x 1 2.
Dynamika zjawisk. Tendencja rozwojowa dr hab. Mieczysław Kowerski
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.
Model trendu liniowego
Treść dzisiejszego wykładu l Weryfikacja statystyczna modelu ekonometrycznego –błędy szacunku parametrów, –istotność zmiennych objaśniających, –autokorelacja,
Ekonometria stosowana WYKŁAD 4 Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Ekonometria WYKŁAD 3 Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Treść dzisiejszego wykładu l Wprowadzenie do ekonometrii. l Model ekonomiczny i ekonometryczny. l Klasyfikacja modeli ekonometrycznych. l Klasyfikacja.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 8 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
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.
Wstęp do regresji logistycznej
Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Ekonometryczne modele nieliniowe
Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
EKONOMETRIA W3 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Wstęp do regresji logistycznej
Analiza niepewności pomiarów Zagadnienia statystyki matematycznej
Model ekonometryczny z dwiema zmiennymi
Analiza współzależności zjawisk
Zapis prezentacji:

Modele logitowe i probitowe

Literatura G.S. Maddala (2008) Ekonometria, PWN Modele zmiennej jakościowej – w podręczniku SGH (wyd. PWN, 2009) Dodatkowo: D.Serwa (2005) Modele wczesnego ostrzegania przed kryzysami walutowymi…, Bank i Kredyt 9/2005

Zmienne jakościowe Zmienne jakościowe – niemierzalne kategorie: np. pracujący / bezrobotny Zmienna binarna Y=0,1 czasami jako reprezentantka „ukrytej zmiennej” ciągłej interpretacja nieobserwowalnej zmiennej Y*: skłonność do…., inklinacja, dążność do…, ciążenie do…

Wykorzystanie Mikroekonometria – dane indywidulane, np. klientów banków, przedsiębiorstw w branży, sklepów w mieście itp. Makroekonomia – kryzysy finansowe, reżimy kursu walutowego, stan gospodarki itp.

Liniowy model prawdopodobieństwa Przykład: czy student mieszka z rodzicami Interpretacja ekonomiczna Model objaśnia prawdopodobieństwo zdarzenia Y=1

Liniowy model prawdopodobieństwa (LMP) Problemy: Możemy otrzymać prawdopodobieństwo ujemne lub większe od zera Statystyka F zbyt często odrzuca H0 R2 nie jest dobrą miarą jakości modelu

Model logitowy Równanie dla jednej zmiennej objaśniającej …lub w ogólnym przypadku

Model logitowy Prawdopodobieństwo, że Y=0 Przekształcamy W końcu…

Model logitowy pi/(1-pi) - iloraz szans Przykład: szansę na wygraną w meczu mamy jak 2 do 1 (Pi = ???) Jeśli szanse jednakowe to logit=0 Szacowanie paramterów modelu: Metoda Największej Wiarygodności (MNW,ML)

Model logitowy

Interpretacja ekonomiczna oszacowań Znak parametru Efekt krańcowy dla średnich wartości X Wykorzystanie ilorazu szans

Miary jakości modeli Pseudo-R2 McFaddena Testowanie (nie)istotności wszystkich zmiennych Statystyka ma rozkład chi-kwadrat H0: wszystkie zmienne nieistotne w modelu

Przykład: prawdopodobieństwo kryzysu walutowego w Polsce

Model logitowy Tablica trafności

Przykład: prognozowanie kryzysów walutowych

Model probitowy Równanie Efekty krańcowe

Porównanie modeli logit i probit