ETAPY BUDOWY MODELU EKONOMETRYCZNEGO - prezentacja

Ekonometria Ekonometri - 30 3 ETAPY BUDOWY MODELU EKONOMETRYCZNEGO 1. Sformuùowanie modelu a. wybór zmiennych: y, x1, x2,... b. wybór postaci matematycznej modelu: liniowa, potêgowa,... 2. Zebranie danych statystycznych (ró¿ne êródùa) 3. Selekcja zmiennych objaœniaj¹cych 4. Estymacja parametrów modelu: a. parametrów strukturalnych: a0, a1, a2,... b. parametrów stochastycznych: s(ai), s(y), R2, R 5. Weryfikacja modelu MODEL BEZ WERYFIKACJI NIE MA MODEL BEZ WERYFIKACJI NIE M ÝADNEJ WARTO ADNEJ WART ÚCI C NIE NALE NIE NAL ÝY KORZYSTA Y KORZYST Ã Z PROGRAM Z PROGRA ÓW KOMPUTEROWYCH NIE DAJ W KOMPUTEROWYCH NIE DA ¥CYCH MO CYCH M ÝLIWO LIW ÚCI WERYFIKACJI CI WERYFIKACJ 6. Interpretacja modelu Ekonometria Ekonometri - 31 3 ETAP 1a. WYB ETAP 1a. WY ÓR ZMIENNYCH R ZMIENNYC • zmienna objaœniana Y: • zmienne objaœniaj¹ce Xi (jak najwiêcej dla modelu przyczynowo-skutkowego) z nastêpuj¹cych êródeù (w kolejnoœci): — teoria danej dziedziny wiedzy — doœwiadczenie zleceniodawcy i statystyka — metoda prób i bùêdów (intuicyjnie) • wybrane zmienne musz¹ mieã du¿¹ zmiennoœã (V30%) • najczêstszy bù¹d — „masùo maœlane” prowadz¹ce do zwi¹zku funkcyjnego i nie daj¹ce ¿adnej informacji o zmiennej objaœnianej ETAP 1b. WYB ETAP 1b. WY ÓR POSTACI MATEMATYCZNEJ R POSTACI MATEMATYCZNE • modele przyczynowo-skutkowe — najbardziej zalecane jest równoczesne prowadzenie obliczeñ dla dwu postaci: — liniowej — potêgowej å x + = i ix a y Õ å x + = e = i i a i x ln a y ln x y i — stosuje siê te¿ modele nieliniowe o narzuconej postaci nieliniowej, których parametry ustala siê przez programowanie liniowe lub innymi metodami • modele tendencji rozwojowej: — funkcja liniowa — proste funkcje nieliniowe — wielomiany — modele kombinowane: trend + wahania okresowe Ekonometria 32 Ekonometria 3 ETAP 2. GROMADZENIE DANYCH STATYSTYCZNYCH ETAP 2. GROMADZENIE DANYCH STATYSTYCZNYC • rodzaje danych: dane przekrojowe i szeregi czasowe • êródùa danych: roczniki statystyczne, ró¿ne dziaùy przedsiêbiorstwa, badania marketingowe, wywiady itd. • wiarygodnoœã danych: do jakiego celu zostaùy one przygotowane? • porównywalnoœã danych: inflacja (ceny bie¿¹ce a ceny staùe), zmiany procesów technicznych • zmiennoœã zjawisk: trzeba sprawdziã, czy wybrana w etapie 1a zmienna jest rzeczywiœcie zmienn¹ losow¹ % x ) x (s Vx 100 = Vx musi wynosiã co najmniej 30-40% ETAP 3. SELEKCJA ZMIENNYCH OBJA ETAP 3. SELEKCJA ZMIENNYCH OBJ ÚNIAJ

(…)

….
Wskaêniki nie speùniaj¹ce tych relacji to surowe wskaêniki sezonowoœci.
Wspóùczynnik koryguj¹cy k:
k=
Suma skorygowanych wskaêników:
d
d
å Si
i =1
pozwala sprowadziã surowe wskaêniki do
oczyszczonych wg reguùy:
Sk = k × S i
i
Ekonometria - 63
Metoda harmoniczna (szeregi Fouriera)
Wahania okresowe przedstawia siê jako sumê okreœlonej liczby drgañ harmonicznych (sinusoid i cosinusoid)
przesuniêtych w fazie, lecz o jednakowym okresie
m/2
y t = a0 + a1t + å b1i sin
i =1
m/2
2p
2p
it + å b 2i cos it + x
m
m
i =1
Ogólnie, w przypadku m obserwacji liczba harmonik nie przekracza m/2.
Zmiany przebiegu funkcji okresowej dobrze daje siê opisaã za pomoc¹ kilku pocz¹tkowych harmonik (i – numer
harmoniki).
…
…), regresjê grzbietow¹ (ridge regression)
2. Lewa czêœã zbioru ma du¿¹ wariancjê, a prawa — wariancjê maù¹. Stosuje siê specjalny wariant MNK
z korekt¹ na ró¿ne wariancje
Y
ˆ
ut = yt - yt
reszta ui
u1
u2
u3
u4
u5
u t-1
¾
u1
u2
u3
u4
X
3. Jeœli reszty ui s¹ ze sob¹ powi¹zane (skorelowane) tzn. ¿e wystêpuje autokorelacja skùadnika losowego
(najczêœciej zjawisko wystêpuje przy szeregach czasowych). Oznacza…
... zobacz całą notatkę