ROZDZIAŁ I
1.Co to jest ekonometria?
Ekonometria - nauka zajmująca się badaniem mechanizmów kształtowania się procesów ekonomiczno - społecznych za pomocą wyspecjalizowanego aparatu matematyczno - statystycznego.
Powstała z połączenia 3 nauk: ekonomii, statystyki, matematyki.
Ekonometrię bada jak często i z jakim nasileniem takie procesy występują, co kreuje ich kształtowanie oraz jaką one mają dynamikę i okresowość.
2.Różnica pomiędzy statystyką a ekonometrią?
Statystyka, nauka zajmująca się ilościowymi metodami badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych. Jej celem jest poznanie występujących prawidłowości, ich ilościowe wyrażenie oraz wyodrębnienie w nich składnika systematycznego i przypadkowego.
3.Jaki charakter mają związki występujące w ekonomii?
Związki te mogą mieć charakter przyczynowy, celowy lub współzależności.
4.Co to jest modelowanie ekonometryczne?
Modelowanie ekonometryczne to procedura budowy modelu.
5.Co to jest model ekonometryczny?
Model ekonometryczny to równanie lub układ równań obrazujący powiązania zachodzące między jednymi zmiennymi ekonomicznymi a wpływającymi na nie innymi zmiennymi.
6.Jaka jest konstrukcja modelu ekonometrycznego?
Model jest to konstrukcja formalna, która w ścisły sposób przedstawia powiązania między zmiennymi, dokładnie precyzując ich stopień i kierunek.
Modele ekonometryczne dzieli się na:
-ze względu na liczbę równań:
*jednorównaniowe
*wielorównaniowe
-ze względu na postać analityczną:
*liniowe
*nieliniowe:
~wykładniczy
~potęgowy
~logarytmiczny
~wielomianowy
7.Jakie zmienne wyróżnia się w modelu ekonometrycznym?
Model jednorównaniowy zawiera następujące elementy: zmienne, pomiędzy którymi zachodzą powiązania (objaśniane - zależne, objaśniające - niezależne), postać analityczną tych powiązań, parametry charakteryzujące je oraz składnik losowy.
8.Co przedstawia postać analityczna modelu ekonometrycznego?
Postać analityczna powiązań między zmiennymi nadaje modelowi ekonometrycznemu charakter równania matematycznego. Za pomocą postaci analitycznej model ekonometryczny charakteryzuje przebieg kształtowania się badanych zależności.
9.Co określają parametry strukturalne, a co parametry struktury stochastycznej?
Parametry modelu określające charakter zachodzących związków to parametry strukturalne modelu ekonometrycznego. Parametry te występują bezpośrednio w modelu przy kolejnych jego zmiennych objaśniających i określają stopień i kierunek ich wpływu na zmienną objaśnianą.
Parametry struktury stochastycznej to parametry opisujące rozkład składnika losowego.
10.Z jakich powodów występuje w modelu składnik losowy?
Wyraża on wpływ błędów wynikających z przyjęcia niewłaściwej postaci analitycznej oraz błędów pomiarów poszczególnych zmiennych. Występowanie w modelu tego składnika nadaje modelowi charakter stochastyczny (losowy)
11.Jak przebiega budowa modelu ekonometrycznego?
-projektowanie badania
-zbieranie danych
-wybór zmiennych objaśniających
-wybór postaci analitycznej funkcji
-estymacja parametrów
-weryfikacja modelu
12.Na czym polega wybór zmiennych do modelu?
Spośród wstępnie ustalonych zmiennych wybiera się te, które stanowią przyczyny główne kształtowania się zmiennej objaśnianej i jednocześnie wyjaśniają jej kształtowanie możliwie szeroko. Selekcję tę przeprowadza się, pozostawiając te kandydatki, które w najwyższym stopniu powiązane są miedzy sobą.
13.W jaki sposób dokonuje się estymacji parametrów struktury?
Etap estymacji polega na ocenie nieznanych wartości poszczególnych parametrów występujących w modelu. Etap ten obejmuje dobór odpowiedniej metody, oszacowanie parametrów strukturalnych oraz parametrów struktury stochastycznej modelu. Metodę szacowania dobiera się w taki sposób, aby uzyskać najlepsze estymatory, tzn. zgodne, nieobciążone, efektywne. Parametry szacuje się przeprowadzając odpowiednie obliczenia matematyczno - statystyczne.
14.Na czym polega proces weryfikacji modelu?
Etap weryfikacji to etap, podczas którego model poddawany jest, w celu stwierdzenia jego dobroci, wszechstronnej ocenie. Etap ten obejmuje weryfikację merytoryczną i formalną. Weryfikacja merytoryczna polega na konfrontacji wyników modelowania z teorią ekonomii i określeniu uzyskanych wyników z istniejącą wiedzą o badanych relacjach. Weryfikacja formalna polega na zbadaniu, czy model spełnia wymagane normy. Podstawą weryfikacji formalnej jest teoria weryfikacji hipotez statystycznych. Jeżeli wynik weryfikacji jest pozytywny, to model uznaje się za dobry i można go wykorzystać w praktyce. Jeżeli jest on negatywny, to należy zastosować odpowiednie środki ulepszające model.
15.W jakim celu buduje się modele ekonometryczne?
Taki model można użyć do wypełniania celu postawionego w trakcie projektowania badania. Celem analityczno - opisowym może być określenie siły wpływu zmiennych objaśniających na badaną zmienną oraz zweryfikowanie powiązań między konkretnymi zmiennymi; celem diagnostyczno - kontrolnym: porównanie zachodzącej relacji z jej wzorcem lub relacjami o tym samym charakterze zachodzącymi w innych obiektach.
ROZDZIAŁ II
1.Jak interpretuje się parametry modelu liniowego?
Moduł liczbowy tych parametrów określa o ile jednostek zmienia się wartość zmiennej objaśnianej przy zmianie wartości danej zmiennej objaśniającej o jedną jednostkę, przy założeniu o stałych wartościach wszystkich pozostałych zmiennych objaśniających.
Znaki tych parametrów obrazują, w którym kierunku te zmiany przebiegają. Określają one czy zmiana wartości danej zmiennej objaśniającej powoduje wzrost czy spadek wartości zmiennej objaśnianej.
2.Dlaczego najczęściej buduje się modele liniowe?
Ponieważ modele liniowe są najmniej skomplikowane pod względem matematycznym i posiadają najbardziej czytelną interpretację ekonomiczną.
3.Kiedy badana zależność może mieć charakter liniowy?
Model może mieć postać liniową gdy:
-dla danych przekrojowych:
*wszystkie zmienne mają rozkłady normalne lub zbliżone do normalnych i są niezależne,
*rozkłady zmiennych są asymetryczne, ale mają zbliżone parametry rozkładu
-dla danych w postaci szeregów czasowych:
*wszystkie trendy są liniowe lub wielomianowe,
*trendy zmiennych są nieliniowe, a kształt nieliniowości jest zbliżony.
4.Różnica pomiędzy liniowym modelem a jedną zmienną objaśniającą, a modelem z wieloma zmiennymi objaśniającymi?
5.Jakie są założenia wyboru zmiennych objaśniających?
-sprecyzowanie, które zmienne ze zbioru zmiennych kandydatek pełnić będą rolę zmiennych objaśniających w modelu
-analizowanie jak poszczególne zmienne kandydatki się zmieniają i jaki jest wpływ ich zmian na zmienną objaśnianą (powierza się tym, które mają istotny wpływ na zmienną objaśnianą)
-wybór w oparciu o odpowiednie procedury statystyczne, 2 etapy:
*wstępna redukcja zbioru zmiennych kandydatek
*określenie, które z kandydatek będą pełnić rolę zmiennych objaśniających
6.Na czym polega wstępna eliminacja zmiennych kandydatek?
Polega na tym, ze przeprowadza się, rozpatrując, jakim poziomem zmian charakteryzują się poszczególne zmienne kandydatki, eliminując te, których poziom zmian jest niewielki. W tym celu wyznacza się współczynniki zmienności poszczególnych zmiennych kandydatek oraz minimalny poziom współczynnika zmienności.
7.Istota metody Hellwiga?
8.Istota klasycznej metody najmniejszych kwadratów.
Najprostsza i najczęściej stosowana, metoda. Istota tej metody polega na wyznaczeniu takich ocen parametrów strukturalnych, dla których suma kwadratów odchyleń pomiędzy wartościami empirycznymi zmiennej objaśnianej i jej wartościami wynikającymi ze zbudowanego modelu jest minimalna.
9.Założenia klasycznej metody najmniejszych kwadratów.
-liczba poczynionych obserwacji jest większa od liczby szacowanych parametrów,
-model jest liniowy lub sprowadzalny do liniowego
-zmienne objaśniające przyjmują wartości nielosowe, które są znane,
-zmienne objaśniające nie są ze sobą powiązane liniowo,
-wartość oczekiwana składnika losowego jest równa 0, a jego wariancja jest stała i skończona,
-nie występuje autokorelacja składników losowych
10.Jak przebiega szacowanie parametrów strukturalnych kmnk?
Szacowanie parametrów strukturalnych klasyczną metodą najmniejszych kwadratów odbywa się poprzez zastosowanie odpowiedniej procedury matematyczno - statystycznej. Procedura ta pozwala uzyskać takie oceny parametrów, dla których funkcja kryterium (suma kwadratów odchyleń pomiędzy wartościami empirycznymi i teoretycznymi) osiąga minimum. Oceny parametrów spełniające wymieniony warunek uzyskuje się przy wykorzystaniu układu równań lub algorytmu macierzowego.
11.W jaki sposób szacuje się parametry struktury stochastycznej?
Szacowanie parametrów struktury stochastycznej polega na wyznaczeniu ocen parametrów rozkładu składnika losowego: wariancji resztowej (estymatora wariancji składnika losowego) i odchylenia standartowego reszt (estymatora odchylenia standartowego składnika losowego).
12.O czym mówią estymatory parametrów struktury stochastycznej?
13.W jaki sposób dokonuje się weryfikacji merytorycznej?
Weryfikacja merytoryczna polega na tym, aby sprawdzić czy model (znaki i wielkości parametrów) odpowiada teorii ekonomii.
14.Jak się interpretuje poszczególne miary określające zgodność modelu z danymi empirycznymi?
Badanie stopnia zgodności modelu z danymi empirycznymi ma na celu sprawdzenie, w jakim stopniu model wyjaśnia kształtowanie się zmiennej objaśnianej.
15.Jak określa się, czy zmienne objaśniające mają istotny wpływ na zmienną objaśnianą?
Stosuje się w tym celu współczynnik determinacji - dopełnia się on do jedności ze współczynnikiem zbieżności. Dobry model powinien charakteryzować się minimum 90% dopasowaniem do danych empirycznych.
16.
17.
18.
19.Z czym związane jest zjawisko autokorelacji?
Autokorelacja składnika losowego oznacza liniową zależność odchyleń losowych w różnych jednostkach czasu. Autokorelacja rzędu I-ego oznacza zależność tą dla odchyleń losowych oddalonych o 1 jednostkę czasu.
20.
21.
ROZDZIAŁ III
1.Co to jest linearyzacja i jak się ją przeprowadza?
2.Jakimi własnościami charakteryzują się poszczególne modele nieliniowe?
*Modele potęgowe - stosuje się w analizie produkcji i popytu. Ich linearyzacja polega na logarytmowaniu i podstawianiu. Dodatnie parametry strukturalne modelu potęgowego określają o ile % wzrośnie zmienna objaśniana, gdy dana zmienna objaśniająca wzrośnie o1%, a pozostałe zmienne nie ulegną zmianom, natomiast parametry ujemne określają jaki będzie ich spadek.
*Modele wykładnicze - znajdują zastosowanie w analizie popytu oraz kosztów całkowitych. Ich linearyzacja polega na logarytmowaniu i podstawianiu. Proces oparty jest o przekształcenie wartości zmiennej objaśnianej w ich logarytmy i pozostawienie bez zmian wartości zmiennych objaśniających.
*Model potęgowo - wykładniczy - jest stosowany do analizy kosztów przeciętnych w wypadku, gdy dla kosztów całkowitych odpowiednim modelem jest model potęgowy. Modele potęgowo - wykładnicze
są iloczynem funkcji potęgowej danych zmiennych i funkcji wykładniczej danych zmiennych. W modelu tym dane zmienne mogą występować zarówno po stronie funkcji potęgowej, jak i po stronie funkcji wykładniczej lub tylko po jednej stronie. Linearyzacja przeprowadzana jest przez logarytmowanie i podstawianie.
*Model hiperboliczny - stosowany jest w analizie kosztów przeciętnych, gdy odpowiednim modelem dla kosztów całkowitych jest model liniowy. Sprowadzanie modelu do postaci liniowej odbywa się przez podstawianie. Opiera się ono o przekształcenie wartości zmiennych objaśniających w ich odwrotności.
*Modele wielomianowe - zastosowanie w analizie kosztów całkowitych. Sprowadzanie modelu do postaci liniowej odbywa się przez podstawianie. Ich linearyzacja oparta jest o wyznaczenie takich potęg wartości zmiennych objaśniających, jakie odpowiadają danym zmiennym.
*Modele logarytmiczne - stosowane są w analizie popytu na dobra wyższego rzędu oraz w analizie kosztów całkowitych. Linearyzuje się je przez podstawianie. Wartości zmiennych objaśniających przekształca się w logarytmy.
*Modele Törnquista - znajdują zastosowanie w analizie popytu. Do analizy popytu na dobra niższego rzędu wykorzystuje się I model Törnquista, w analizie popytu na dobra wyższego rzędu II, w analizie popytu na dobra luksusowe III.
3.W jaki sposób przebiega procedura wyboru zmiennych objaśniających do modelu nieliniowego?
Wyboru zmiennych można dokonać metodą wskaźników pojemności informacji lub metodą współczynników korelacji. Procedura wyboru zmiennych oparta jest o wyznaczenie w odpowiedni sposób odpowiednich współczynników korelacji. Wybór zmiennych przeprowadzany jest po uprzedniej analizie rozrzutów korelacyjnych zmiennej objaśnianej z danymi potencjalnymi zmiennymi objaśniającymi. Procedura wyboru opiera się o przekształcenie w odpowiedni sposób dla każdej postaci analitycznej wartości poszczególnych zmiennych i wyznaczenie na ich podstawie współczynników korelacji liniowej.
4.Jak się szacuje parametry strukturalne modelu nieliniowego kmnk?
Szacowanie parametrów odbywa się poprzez dokonanie wszystkich kolejnych obliczeń na odpowiednio przekształconych wartościach zmiennych. W ten sposób uzyskuje się parametry transformanty liniowej modelu nieliniowego. Parametry te przekształca się następnie w parametry modelu liniowego. Ich przekształcenie odbywa się poprzez zastosowanie odpowiedniej procedury.
5.Jak się szacuje parametry struktury stochastycznej modelu nieliniowego?
Ich szacowanie polega na dokonywaniu obliczeń na odpowiednio dla danego typu modelu przekształconych wartościach jego zmiennych. Interpretacja uzyskanych wyników jest taka sama, jak w przypadku modelu liniowego.
6.Jak przebiega weryfikacja modelu nieliniowego?
Proces weryfikacji merytorycznej sprowadza się do uzasadnienia teorią ekonomii poprawności wyboru postaci analitycznej modelu, oraz sensowności oszacowanych parametrów strukturalnych. Weryfikacja przeprowadzana jest według scenariusza dotyczącego modelu liniowego. Właściwych obliczeń dokonuje się na przekształconych odpowiednio ze względu na typ modelu danych. Reguły decyzyjne są takie same jak w przypadku modelu liniowego.
Praca pochodzi z serwisu www.e-sciagi.pl