Modele oparte o dane przekrojowo-czasowe

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Badania statystyczne Wykłady 1-2 © Leszek Smolarek.
Advertisements

Metody ekonometryczne
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Elementy Modelowania Matematycznego
Modele logitowe i probitowe
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Ekonometria wykladowca: dr Michał Karpuk
KWESTIA ENDOGENICZNOŚCI
KWESTIA ENDOGENICZNOŚCI
Modelowanie handlu zagranicznego
Dzisiaj na wykładzie Regresja wieloraka – podstawy i założenia
Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego
Marcin Kolasa Narodowy Bank Polski Szkoła Główna Handlowa
Testowanie hipotez statystycznych
Ekonometria szeregów czasowych
i jak odczytywać prognozę?
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 i symulacje
Finanse 2009/2010 dr Grzegorz Szafrański pokój B106 Termin konsultacji poniedziałek:
Ekonometria stosowana
Ekonometria stosowana
Ekonometryczne modele nieliniowe
Seminarium licencjackie Beata Kapuścińska
Wykład - Badania panelowe.
Konwergencja gospodarcza
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
D. Ciołek Analiza szeregów przekrojowo-czasowych – wykład 0
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 5
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 3
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 4
D. Ciołek Analiza danych przekrojowo-czasowych – wykład 5
Dane panelowe Model.
1 D. Ciołek Analiza danych przekrojowo-czasowych – wykład 7 Analiza danych przekrojowo-czasowych Wykład 7: Testowanie integracji dla danych panelowych.
Seminarium magisterskie Zajęcia szóste – sprawdzamy jak to jest z przeżywaniem...
Ekonometria Metody estymacji parametrów strukturalnych modelu i ich interpretacja dr hab. Mieczysław Kowerski.
Model ekonometryczny Jacek Szanduła.
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.
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.
Ekonometria Wykład III Modele wielorównaniowe dr hab. Mieczysław Kowerski.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
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.
Metody ekonometryczne dla NLLS
Ekonometryczne modele nieliniowe
Teoria ekonometrii dla DSL
Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
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
Model ekonometryczny z dwiema zmiennymi
MNK – podejście algebraiczne
Korelacja i regresja liniowa
Wybrane testy w MZI i UMM
Zapis prezentacji:

Modele oparte o dane przekrojowo-czasowe Paweł Baranowski

Dane przekrojowo-czasowe Połączenie szeregu czasowego (jeden obiekt, wiele okresów) i przekrojowego (wiele obiektów, jeden okres). Inaczej: dane panelowe (ang. panel data, longitudinal data, pooled cross-section).

Zalety korzystania z danych panelowych Możliwość pracy na danych o niewielkim stopniu agregacji. Możliwość oszacowania wielkości (czasem determinant) zróżnicowania obiektów. Możliwość oszacowania dynamiki zjawisk nawet gdy liczba okresów jest niewielka. Znaczna ilość obserwacji, co za tym idzie większa precyzja wnioskowania. Mniejsze znaczenie niektórych założeń dotyczących, w porównaniu z analizą szeregów czasowych (np. niestacjonarność).

Przegląd zastosowań Badania mikroekonomiczne, zwłaszcza rynku pracy. Konwergencja realna i nominalna. Badania wzrostu gospodarczego. Badania międzynarodowe: wpływ czynników instytucjonalnych. Badanie demograficzne.

Metody estymacji parametrów modeli liniowych KMNK najczęściej nieodpowiednie. Efekty grupowe - sposób na zmienne niemierzalne / nieobserwowalne. Estymator wewnątrzgrupowy (fixed effects). Estymator panelowej UMNK (random effects). Modele dynamiczne: inne metody (MZI i jego uogólnienia, np. Anderson i Hsiao; Arellano i Bond, 1991; Blundell i Bond 1998).

Fixed effects Zróżnicowanie wyrazu wolnego pomiędzy obiektami: Wyraz wolny szacowany indywidualnie dla każdego obiektu, inne parametry wspólne Możliwe testowanie czy fixed effects są istotne statystycznie (inaczej: czy wprowadzenie zróżnicowania wyrazu wolnego jest statystycznie zasadne)

MNK dla danych panelowych N=2

Fixed effects dla danych panelowych N=2

Random effects Estymator bardziej efektywny niż fixed effects, jednak nie zawsze zgodny! (Standardowa wymienność w ekonometrii – np. MNK jest efektywniejszy od MZI przy założeniu, że zmienne objaśniające są nieskorelowane ze skł. losowym) Nazwa oznacza nie tylko estymator, ale podejście do wprowadzenia efektów grup. Zastosować fixed czy random effects ? możliwe testowanie (test Hausmana)

Panele - potencjalne problemy Czy zależność jest jednakowa dla wszystkich obiektów? Dużo większe znaczenie założenia o egzogeniczności zmiennych objaśniających Niekiedy inne metody estymacji i testowania hipotez Różne metody dla paneli „mikro” i „makro” („szerokich” i „wąskich”) Heteroskedastyczność

Dziękuję za uwagę Na koniec przykład ... (Stata)