E K O N O M E T R I A LITERATURA: 1. Statystyka i ekonometria , Byrska-Rąpała A., Kozarkiewicz A., red. nauk. Łucki. Z., Wyd. AGH, Kraków, 2008 . 2. Ekonometria , [red.] Gruszczyński M., Podgórska M., Szkoła Główna Handlowa, Warszawa, 2004. 3. Statystyka w zarządzaniu , Aczel A. D., PWN, Warszawa, 2000. 4. Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach , Goryl A. i in. PWN, Warszawa, 2001, 5. Zarys metod ekonometrii , Nowak E., PWN, Warszawa, 1997. Zespół realizujący przedmiot: dr inŜ. Alicja Byrska Rąpała - wykładowca dr inŜ. Mateusz Wiernek Zajęcia: Wyk Wy łady ady - 30 godz. 30 godz Laboratorium Laboratorium -15 godz. 15 godz Ćwiczenia wiczenia - 15 godz. 15 godz • Warunki uczestnictwa w przedmiocie wiedza z zakresu rachunku prawdopodobieństwa, statystyki opisowej (parametry opisowe zbiorowości statystycznej, analiza współzależności zjawisk, analiza dynamiki zjawisk ekonomicznych); znajomość pakietu statystycznego Statgraphics Plus. • Forma zaliczenia przedmiotu zaliczenie ćwiczeń, zajęć laboratoryjnych (budowa i analiza indywidualnych projektów), pisemny egzamin. • Zasada wystawiania oceny końcowej ocena końcowa= 0,5 (ocena z ćwiczeń+ocena z zajęć laboratoryjnych) +0,5 (ocena z egzaminu) 1. Ekonometria a statystyka matematyczna i ekonomia. Przykłady zastosowań modeli ekonometrycznych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. 2. Model probabilistyczny badań statystycznych: zmienna losowa (pojęcie, rodzaje, funkcje rozkładu: f. gęstości, f. dystrybuanty), miary skupienia i rozproszenia zmiennej losowej. 3. Przykłady rozkładów dyskretnych (r-d dwumianowy, Poissona), ciągłych (r-d normalny, t-Studenta, chi kwadrat, F-Fishera) 4. Wybrane elementy wnioskowania statystycznego:- estymacja parametrów populacji (punktowa, przedziałowa), hipotezy parametryczne i nieparametryczne 5. Pojęcie modelu ekonometrycznego: stochastyczny charakter modelu, klasyfikacja zmiennych modelu, klasyfikacja modeli, etapy budowy modelu. 6. Liniowy model jednorównaniowy: metody doboru zmiennych objaśniających (metoda grafowa, Hellwiga), dobór analitycznej postaci funkcji. 7. Założenia klasycznej regresji liniowej. 8. Klasyczna metoda najmniejszych kwadratów: założenia metody, estymacja parametrów strukturalnych modelu (punktowa, przedziałowa), estymacja parametrów struktury stochastycznej. 9. Weryfikacja modelu ekonometrycznego: badanie statystycznej istotności estymatorów parametrów strukturalnych (testy t-Studenta, F-
(…)
…=0)
s(y) — błąd resztowy; jest odchyleniem standardowym składnika losowego ξ; określa średnią wielkość reszty ei
r2
— współczynnik determinacji; określa jaka część zmienności całkowitej SSTO została wyjaśniona przez
równanie regresji
ϕ2
— współczynnik zbieŜności (zgodności); określa jaka część zmienności całkowitej SSTO nie została
wyjaśniona przez równanie regresji
Ekonometria - 14
ANALIZA…
… (celem podziału na dwie grupy — nadające się do modelu i
niepotrzebne w nim)
4. Estymacja parametrów modelu:
a. parametrów strukturalnych: a0, a1, a2,...
b. parametrów stochastycznych: s(ai), s(y), R2, R
5. Weryfikacja modelu (przy uŜyciu hipotez i testów statystycznych)
6. Interpretacja modelu
• wyciągnięcie wniosków dla celów zarządzania
Ekonometria - 4
ANALIZA REGRESJI I KORELACJI
•
umoŜliwia badanie…
…, analizę wariancji itd.
Ekonometria - 5
Trzy rodzaje związków pomiędzy Y i X
• związek funkcyjny (deterministyczny)
y i = a + bx i
Y
KAśDEJ WARTOŚCI xi ODPOWIADA JEDNA I TYLKO
JEDNA WARTOŚĆ yi
•
yi
związek stochastyczny (losowy), probabilistyczny
KAśDEJ WARTOŚCI xi ODPOWIADA CAŁY ZBIÓR WARTOŚCI yi TWORZĄCYCH OKREŚLONY ROZKŁAD
Y = β 0 + β1X + ξ
związek statystyczny
ˆ
yi
ˆ
y i = a + bx i + ξ
— średnia…
…
ANALIZA WARIANCJI
Źródło
Zmienności
Model (czynniki)
Błąd (reszta)
Razem
H0:
H1:
β1 = 0
β1 ≠ 0
Wniosek:
Liczba
stopni
swobody
1
8
9
b
t =
s S
xx
2
Suma
kwadratów
Średni
kwadrat
1226,9
374,0
1600,9
1226,9
46,7
Statystyka
F
F obl =
MSTR
MSE
=26,25
2
= MSTr = F
MSE
F1;8;0,025=7,57
Ekonometria - 18
Regresja krzywoliniowa
Kiedy występuje regresja liniowa?
• gdy mają postać szeregu czasowego
20…
… ...ε
•
funkcje wykładnicze wielu zmiennych
y = eα 0 + α1⋅ x1 + α 2 ⋅ x 2 ⋅ ξ
x
Ekonometria - 20
ABY MOśNA BYŁO STOSOWAĆ METODĘ NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW, FUNKCJE TE MUSZĄ BYĆ
SPROWADZONE DO POSTACI LINIOWEJ
1. Uliniowienie przez podstawianie np.
ln y = α0 + α1 ⋅ ln x + ξ
ln y = y' ; ln x = x '
y' = α0 + α1 ⋅ x '+ ξ
2. Transformacja logarytmiczna
a
yi = a 0 x11 x a 2 x a 3 ...ε
2
3
ln y i = ln a 0 + a1…
… resztowego (normalność, losowość, heteroskedastyczność, autokorelacja).
Prognozowanie punktowe i przedziałowe: prognozy ex post i ex ante, prognozy punktowe i miary ich dokładności, prognozy
przedziałowe.
Modele jednorównaniowe nieliniowe: typy modeli nieliniowych, transformacja liniowa.
Pojęcie funkcji produkcji: funkcja Cobba-Douglasa, jednorodność i elastyczność funkcji, interpretacja parametrów…
... zobacz całą notatkę
Komentarze użytkowników (0)