Zaawansowana ekonometria
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 2400-M1PPZEKO |
Kod Erasmus / ISCED: |
14.3
|
Nazwa przedmiotu: | Zaawansowana ekonometria |
Jednostka: | Wydział Nauk Ekonomicznych |
Grupy: |
Przedmioty obowiązkowe dla I r. studiów magisterskich drugiego stopnia |
Punkty ECTS i inne: |
6.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowe |
Założenia (opisowo): | Wymagania wstępne • Analiza matematyczna • Algebra liniowa • Rachunek p-stwa • Statystyka opisowa • Statystyka matematyczna • Ekonometria Wymagania formalne: • Analiza matematyczna: liczenie pochodnych funkcji wielu zmiennych, maksymalizacja funkcji wielu zmiennych – warunki konieczne • Algebra liniowa: mnożenie macierzy, odwracanie macierzy, liniowa zależność, określoność macierzy• • Rachunek p-stwa: Wartość oczekiwana i jej własności, wariancja i jej własności,. Pojęcie wektora losowego, pojęcie macierzy wariancji kowariancji, własności rozkładu Bernoulliego, chi kwadrat i normalnego. • Statystyka opisowa: Średnia z próby, wariancja z próby, odchylenie standardowe z próby, kowariancja empiryczna, współczynnik korelacji empirycznej, histogram, częstość empiryczna, tablica krzyżowa. • Statystyka matematyczna: Pojęcie estymatora, nieobciążoność estymatora, pojęcie zgodności estymatora i asymptotycznego rozkładu estymatora. Testowanie hipotez: hipoteza zerowa i alternatywna, poziom istotności, błąd I i II rodzaju, p-value. Własności MNW (dla skalarów), pojęcie funkcji wiarygodności, test LR • Ekonometria: Własności Estymatora Metody Najmniejszych Kwadratów (MNK), własności statystki R2, testy diagnostyczne, efekty cząstkowe (krańcowe), dyskretne zmienne objaśniające, zmienne nieistotne i pominięte, testowanie hipotez prostych i złożonych, endogeniczność zmiennych objaśniających, współliniowość zmiennych, heteroskedastyczność i autokorelacja błędu losowego, odporne estymatory macierzy wariancji i kowariancji, Uogólniona Metoda Najmniejszych Kwadratów (UMNK). |
Skrócony opis: |
• Wykład i ćwiczenia z ekonometrii mają zapoznać studentów z zaawansowanymi technikami ekonometrycznymi, ich własnościami i najważniejszymi zastosowaniami. • Wykład dotyczy trzech obszarów ekonometrii: modeli estymowanych na szeregach czasowych i panelach oraz zastosowań Metody Największej Wiarygodności. • Na wykładzie prezentowana jest teoria oraz przykłady empiryczne. Ćwiczenia mają zapoznać studenta z zastosowaniami narzędzi ekonometrycznych omawianych na wykładzie. Ćwiczenia obejmują rozwiązywanie zadań, zajęcia w laboratorium komputerowym oraz prace nad case studies obejmujących modele estymowane na szeregach czasowych, danych panelowych oraz modele dla zmiennych dyskretnych. • Wykład przeznaczony jest dla studentów 2 stopnia studiów ekonomicznych. • Na wykładzie wykorzystywana są pojęcia z zakresu algebry liniowej, analizy matematycznej, rachunku prawdopodobieństwa, statystyki opisowej i matematycznej oraz podstawowej ekonometrii. |
Pełny opis: |
• Wykład dotyczy trzech ważnych obszarów współczesnej ekonometrii: modeli estymowanych na szeregach czasowych i panelach oraz zastosowań Metody Największej Wiarygodności. W trakcie wykładu omówione zostaną najważniejsze modele statystyczne używane we współczesnej ekonometrii. Wykład będzie ilustrowany prostymi przykładami empirycznymi. • Ćwiczenia do wykładu służą zapoznaniu się z zastosowaniami narzędzi ekonometrycznych omawianych na wykładzie oraz sprawdzaniu na bieżąco wiedzy studentów. Celem ćwiczeń nie jest powtarzanie wykładu. Tematyka wykładu : • Porównywanie konkurencyjnych modeli: • Problemy związane z sekwencyjnym testowaniem hipotez. • Metoda od ogólnego do szczególnego. • Dobór modelu: kryteria informacyjne (AIC i BIC). • Modele oparte o szeregi czasowe: • Definicja sezonowości. • Definicja procesu stacjonarnego. • Testowanie rzędu integracji zmiennej – test DF, ADF, KPSS. • Problem regresji pozornej. • Definicja modeli DL, ADL. • Analiza współczynników w modelach DL, ADL: mnożniki długo i krótkookresowe, średnie opóźnienie. • Testowanie przyczynowości w sensie Grangera. • Modele ARIMA. • Kointegracja i mechanizm korekty błędem. • Metoda Największej Wiarygodności: • Definicja funkcji wiarygodności. • Testowanie hipotez w kontekście MNW. • Dyskretne zmienne zależne: • Modele dla binarnych zmiennych zależnych (LMP, logit, probit). • Modelu dla wyboru dyskretnego (logit i probit uporządkowany). • Próby ocenzurowane: • Zmienne ocenzurowane (tobit). • Modele estymowane na panelach: • Własności prób panelowych i prób przekrojowo czasowych. • Pojęcie efektu indywidualnego. • Definicja modelu efektów stałych i zmiennych. • Test Hausmanna na prawidłowość modelu efektów zmiennych. • Metoda Zmiennych Instrumentalnych (MZI): • Warunki jaki muszą spełniać instrumenty. • Dobór instrumentów. • Prosty i uogólniony estymator MZI. • Test Hausmana i Sargana. |
Literatura: |
Literatura obowiązkowa • Ekonometria, Jerzy Mycielski, 2010. • Wooldridge, Introductory Econometrics. • Greene, Econometric Analysis, Prentice Hall 2003 – wydanie 5-te. Literatura dodatkowa • Charemza, Deadman, Nowa Ekonometria, PWE, 1997. • Chow, Ekonometria, PWN 1995. • Davidson, McKinnon, Estimation and Inference in Econometrics, OUP, 1993. • Goldberger, Teoria Ekonometrii, PWE, 1972. • Maddala, Limited Dependent and Qualitative Variables in Econometrics, OUP 19837. • Steward, Econometrics, Philip Allan 1991. • Theil, Zasady ekonometrii, PWN, 1979. • Wooldridge, Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press, 2002. |
Efekty uczenia się: |
A)Wiedza Student ma wiedzę o zaawansowanych narzędziach ekonometrycznych. • Student ma wiedzę o doborze odpowiedniego zbioru zmiennych objaśniających do modelu na podstawie kryteriów statystycznych. • Student ma wiedzę o budowie prostych modeli prognostycznych estymowanych na szeregach czasowych. • Student ma wiedzę na temat badania występowania związków przyczynowo skutkowych między zmiennymi. • Student rozumie ilościową ocenę krótko i długookresowego wpływu zmian zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą. • Student ma wiedzę o badaniu stacjonarności zmiennych. • Student zna metody szacowania długookresowych zależności między zmiennymi. • Student ma wiedzę o estymacji modeli w przypadku, gdy zmienne zależne są binarne/dyskretne. • Student zna sposoby postępowania w przypadku estymacji modeli na danych panelowych. B) Umiejętności Student potrafi wykorzystać zaawansowane narzędzia ekonometryczne we własnym badaniu. Student umie przygotować materiał empiryczny, sformułować hipotezy badawcze, oszacować model i zinterpretować uzyskane wyniki. • Student potrafi zaprojektować zaawansowane badanie ekonometryczne. • Student umie powiązać zaawansowane narzędzia ekonometryczne z właściwymi danymi opisującymi wybrane procesy zachodzące w gospodarce. • Student umie oszacować modele oparte o szeregi czasowe. • Student umie oszacować modele oparte o dane panelowe. • Student umie oszacować modele dla zmiennych dyskretnych. • Student potrafi uwzględnić ograniczenia zaawansowanych metod analitycznych we własnym badaniu. • Student ma umiejętność przygotowanego materiału empirycznego odpowiedniego dla poznanych metod ekonometrycznych. • Student potrafi przeprowadzić badanie zawierające wstępną analizę danych, estymację modelu oraz diagnostykę modelu. • Student umie zinterpretować uzyskane wyniki. • Student potrafi wyciągnąć wnioski z własnej analizy wskazując determinanty badanego zjawiska. • Student ma umiejętność przeanalizowania wyników uzyskanych przez innych badaczy wykorzystujących podstawowe narzędzia ekonometryczne. C) Kompetencje społeczne Student ma świadomość, że empiryczna weryfikacja teorii ekonomi i analiza procesów gospodarczych ma szerokie zastosowanie we współczesnym świecie. • Student potrafi wskazać ważne zagadnienia ekonomiczne wymagające badań ilościowych. • Student rozumie potrzebę zastosowania zaawansowanych narzędzi ekonometrycznych w celu analizy procesów ekonomicznych. • Student jest przygotowany do aktywnego uczestniczenia w grupach realizujących cele społeczne (polityczne, gospodarcze, obywatelskie) w oparciu o badania ekonometryczne. • Student potrafi komunikatywnie przedstawiać na podstawowym poziomie wyniki cudzych i swoich analiz, wyjaśniać ich podstawy i konkluzje. • Student potrafi uzupełniać zdobytą wiedzę i umiejętności. • Student ma świadomość znaczenia zachowywania się w sposób profesjonalny i etyczny we wszystkich sytuacjach, gdy podstawą decyzji są wnioski płynące z badań ekonometrycznych. SW01, SW02, SW03, SW04, SW05, SU01, SU02, SU03, SU04, SU05, SU06, SU07, SK01, SK02, SK03 |
Metody i kryteria oceniania: |
• Ocena końcowa wystawiana jest jako średnia ważona z ocen z egzaminu i ćwiczeń z wagami odpowiednio 2/3 i 1/3. • Do egzaminu dopuszczone będą wyłącznie osoby, które zaliczyły ćwiczenia. • Egzamin pisemny trwa 90 min, składa się z 4 pytań teoretycznych oraz 3 zadań. Pytania teoretyczne będą zmodyfikowanymi wersjami pytań znajdujących się na końcu podrozdziałów w podręczniku. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2024-02-19 - 2024-06-16 |
Przejdź do planu
PN CW
CW
CW
CW
CW
CW
WT ŚR CZ WYK
PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Stanisław Cichocki, Natalia Nehrebecka | |
Prowadzący grup: | Stanisław Cichocki, Aleksandra Nagańska, Natalia Nehrebecka, Rafał Walasek | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)
Okres: | 2025-02-17 - 2025-06-08 |
Przejdź do planu
PN CW
CW
CW
CW
CW
CW
WT ŚR CZ WYK
PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Stanisław Cichocki, Natalia Nehrebecka | |
Prowadzący grup: | Stanisław Cichocki, Aleksandra Nagańska, Natalia Nehrebecka, Rafał Walasek | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.