Autor opracowania: Marek Walesiak
EKONOMETRIA II
Jelenia Góra – I rok studiów niestacjonarnych II stopnia – semestr zimowy (rok akademicki 2011/2012) 6 godzin wykładu, 6 godzin ćwiczeń i 6 godz. laboratoriów
Prowadzący wykłady i laboratoria: prof. dr hab. Marek Walesiak (Katedra Ekonometrii i Informatyki) Prowadzący ćwiczenia: dr Zbigniew Panasiewicz (Katedra Ekonometrii i Informatyki)
Konsultacje (Marek Walesiak): piątki 8.00-10.00 (budynek A, pok. 56)
Nr
Tematy
Forma zajęć Liczba godzin
1 REGRESJA WIELORAKA – etapy modelowania ekonometrycznego
2 METODY DOBORU ZMIENNYCH OBJAŚNIAJĄCYCH DO
MODELU REGRESJI WIELORAKIEJ
2.1. Uwagi wstępne
2.2. Dobór merytoryczny
2.3. Charakterystyka statystycznych metod doboru zmiennych objaśniających
wykład
1
2.4. Wybrane statystyczne metody doboru zmiennych objaśniających: metoda pojemności nośników informa-cji Hellwiga – modyfikacje Guzika i Walesiaka; metody wykorzystujące przy doborze zmiennych statystyczne kryteria wyboru między modelami regresji: kryterium Theila maksymalnego skorygowanego współczynnika determinacji, kryteria bazujące na minimalizacji średniokwadratowego błędu predykcji (Mallowsa, Hockinga, Amemiyi), kryteria informacyjne: AIC i BIC
2.4. Metody doboru zmiennych objaśniających do modelu regresji wielorakiej w programie R
laboratorium
1
3 KONSTRUKCJA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
3.1. Metody wyboru postaci analitycznej modelu ekonometrycznego
3.2. Transformacja liniowa
wykład
1
3.3. Wybrane modele nieliniowe – zastosowania w badaniach ekonomicznych (potęgowa funkcja popytu, funkcja produkcji Cobba-Douglasa)
4 KLASYCZNY MODEL REGRESJI LINIOWEJ
4.1. Założenia klasycznego modelu regresji liniowej
4.2. Estymacja parametrów metodą najmniejszych kwadratów (MNK) i największej wiarygodności 4.3. Estymacja parametrów struktury stochastycznej modelu regresji liniowej
wykład
2
4.4. Interpretacja parametrów strukturalnych modelu regresji liniowej
4.5. Weryfikacja i diagnostyka modelu regresji liniowej
4.6. Przykład
praca własna studenta
4.7. Estymacja parametrów strukturalnych i ocena jakości modelu liniowego i modeli nieliniowych sprowa-
ćwiczenia
4
dzalnych do postaci liniowej. Weryfikacja modelu regresji liniowej. Rozwiązywanie zadań 4.8. Estymacja parametrów modelu regresji wielorakiej. Ocena jakości modelu. Weryfikacja i diagnostyka laboratorium
3
modelu regresji liniowej. Wykorzystanie oprogramowania R
5 KOINTEGRACJA
5.1. Pojęcie stacjonarności i niestacjonarności zmiennych
5.2. Szeregi zintegrowane i testowanie stopnia integracji
5.3. Modele regresji liniowej dla szeregów czasowych stacjonarnych
wykład
2
5.4. Modele regresji liniowej dla szeregów czasowych niestacjonarnych z kointegracją 5.5. Modele regresji liniowej dla szeregów czasowych niestacjonarnych bez kointegracji 6 WIELORÓWNANIOWE MODELE EKONOMETRYCZNE (proste, rekurencyjne i o równaniach współza-leżnych). Podwójna MNK. Modele wektorowo-autoregresyjne (VAR)
7 Sprawdzian
ćwiczenia
1
8 Przygotowanie projektu z modelowania ekonometrycznego
praca własna studenta
9 MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZMIENNYCH JAKOŚCIOWYCH (liniowy model prawdopodo-
bieństwa, modele logitowe i probitowe, prognozy na podstawie modeli dwumianowych) z wykorzystaniem laboratorium
2
programu R
10 Wpisy do indeksu
ćwiczenia
1
Literatura podstawowa
[1] Maddala G.S. (2006), Ekonometria, WN PWN, Warszawa.
[2] Charemza W.W., Deadman D.F. (1997), Nowa ekonometria, PWE, Warszawa.
[3] Osińska M. (red.) (2007), Ekonometria współczesna, Wydawnictwo „Dom Organizatora”, Toruń.
[4] Walesiak M., Gatnar E. (red.) (2009), Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
[5] Dziechciarz J. (red.) (2003), Ekonometria. Metody, przykłady, zadania, Wyd. AE, Wrocław.
[6] Nowak E. (2002), Zarys metod ekonometrii. Zbiór zadań, WN PWN, Warszawa.
[7] Welfe A. (red.) (2003), Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa.
[8] R Development Core Team (2011), R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.R-project.org.
Literatura uzupełniająca
[1] Kufel T. (2007), Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa.
[2] Osińska M. (2006), Ekonometria finansowa, PWE, Warszawa.
[3] Welfe A. (2009), Ekonometria. Metody i zastosowanie, PWE, Warszawa.
[4] Borkowski B., Dudek H., Szczesny W. (2003), Ekonometria. Wybrane zagadnienia, WN PWN, Warszawa.
[5] Gajda J.B. (2004), Ekonometria, C.H. Beck, Warszawa.
[6] Walesiak M. (1987), Zmodyfikowane kryterium doboru zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometrycznego, „Przegląd Statystyczny”, z. 1, s. 37-42.
[7] Grabowski W., Welfe A. (2010), Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa.