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. Szacunkowy nakład pracy studenta: Typ aktywności K (kontaktowe) S (samodzielne) wykład (zajęcia) 30 0 ćwiczenia (zajęcia) 30 0 egzamin 2 0 konsultacje 3 0 przygotowanie do ćwiczeń 0 25 przygotowanie do wykładów 0 10 przygotowanie do kolokwium 0 25 przygotowanie do egzaminu 0 25 … 0 0 Razem 65 85 = 150 |
| 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 2024/25" (zakończony)
| 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 |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2025/26" (jeszcze nie rozpoczęty)
| Okres: | 2026-02-16 - 2026-06-07 |
Przejdź do planu
PN CW
CW
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, Natalia Nehrebecka, Paweł Struski, Rafał Walasek | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
|
| Skrócony opis: |
Zajęcia z zaawansowanej ekonometrii koncentrują się na zaawansowanych technikach ekonometrycznych, w tym modelach szeregów czasowych, panelowych oraz zastosowaniach metody największej wiarygodności. Wykład obejmuje teorię i empiryczne przykłady dotyczące m.in. modeli ARIMA, kointegracji, testowania przyczynowości, regresji dyskretnych zmiennych (logit, probit) oraz analizy danych panelowych. Ćwiczenia pozwalają na praktyczne zastosowanie omawianych narzędzi, w tym rozwiązywanie zadań, prace w laboratorium komputerowym oraz analizy studiów przypadków, które obejmują zarówno modele statyczne, jak i dynamiczne. |
|
| Pełny opis: |
Przedmiot obejmuje zagadnienia z zakresu zaawansowanej analizy ekonometrycznej, koncentrując się na nowoczesnych metodach modelowania danych ekonomicznych, w szczególności modelach szeregów czasowych, modelach danych panelowych oraz zastosowaniach metody największej wiarygodności. Omawiane treści pozwalają studentom zrozumieć zarówno formalne podstawy teoretyczne wykorzystywanych narzędzi, jak i ich praktyczne znaczenie w analizie zjawisk ekonomicznych oraz weryfikacji hipotez badawczych. Celem wykładu jest systematyczne przedstawienie założeń teoretycznych poszczególnych klas modeli ekonometrycznych, zasad ich estymacji oraz warunków poprawności wnioskowania statystycznego. Szczególny nacisk położony jest na interpretację ekonomiczną parametrów modeli, ocenę ich własności statystycznych oraz identyfikację potencjalnych problemów empirycznych, takich jak współliniowość, endogeniczność czy niestacjonarność zmiennych. Celem ćwiczeń jest praktyczne zastosowanie narzędzi ekonometrycznych omawianych na wykładzie, pogłębienie rozumienia analizowanych metod oraz rozwijanie umiejętności samodzielnej pracy z danymi empirycznymi. W trakcie ćwiczeń studenci uczą się przygotowywać dane do analizy, dobierać odpowiednie modele, przeprowadzać estymację oraz formułować wnioski na podstawie uzyskanych wyników. Zakres tematyczny obejmuje: Porównywanie konkurencyjnych modeli ekonometrycznych, w tym problemy związane z sekwencyjnym testowaniem hipotez, procedurę przechodzenia od modelu ogólnego do szczegółowego oraz dobór modelu z wykorzystaniem kryteriów informacyjnych (AIC, BIC). Metodę zmiennych instrumentalnych, obejmującą warunki, jakie muszą spełniać instrumenty, zasady ich doboru, estymację modeli z wykorzystaniem prostego i uogólnionego estymatora MZI oraz testy diagnostyczne, w tym testy Hausmana i Sargana. Modele oparte na szeregach czasowych, w tym zagadnienia sezonowości, stacjonarności procesów losowych, testowanie rzędu integracji zmiennych (DF, ADF, KPSS), problem regresji pozornej, modele opóźnień rozłożonych (DL, ADL), analiza efektów krótko- i długookresowych, testowanie przyczynowości w sensie Grangera, modele ARIMA oraz kointegracja i mechanizm korekty błędem. Metodę największej wiarygodności, obejmującą definicję funkcji wiarygodności oraz testowanie hipotez statystycznych w jej ramach. Modele z dyskretną zmienną zależną, w szczególności modele dla binarnych zmiennych zależnych, takie jak LPM, logit i probit. Modele estymowane na danych panelowych, obejmujące własności prób panelowych i przekrojowo-czasowych, pojęcie efektu indywidualnego, modele efektów stałych i losowych oraz test Hausmanna służący wyborowi właściwej specyfikacji modelu. |
|
| Literatura: |
Literatura obowiązkowa: Stock J. H., Watson M. W., Introduction to Econometrics, Global Edition. Wooldridge J. M., Introductory Econometrics, wyd. 7. Wooldridge J. M., Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, wyd. 2. Literatura uzupełniająca: Greene W., Econometric Analysis, Pearson, Global Edition. |
|
| Uwagi: |
Oprogramowanie: Stata, Python, RStudio |
|
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
