Kvantitativni metodi u ekonomiji

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
Korporativne finansije
Advertisements

Στατιστική ανάλυση των πειραματικών μετρήσεων
Βασικές Έννοιες Στατιστικής
STATISTIČKO OBILJEŽJE
POSLOVNA STATISTIKA.
Laboratorijske vežbe iz Osnova Elektrotehnike
«Το κάπνισμα στην καθημερινή ζωή των μαθητών
Numeričke deskriptivne veličine
Elektrotehnički fakultet – Beograd
Inercijalni Navigacioni Sistem u premeru
Naziv predmeta: Istraživanje tržišta
Kliknite ovde za unos prikaza časa u Word dokumentu!
Kliknite ovde za unos prikaza časa u Word dokumentu!
RIZIK PORTFOLIA SHRPEOV MODEL
NASLOV TEME: OPTICKE OSOBINE KRIVIH DRUGOG REDA
Kriterijumi za donošenje investicionih odluka
Digitalna logika i minimizacija logičkih funkcija
Čvrstih tela i tečnosti
VIŠESTRUKI LINEARNI REGRESIONI MODEL
SPSS 1.OPIS KATEGORIČKE VARIJABLE 2.OPIS NUMERIČKE VARIJABLE
Porez na dobit preduzeća
MEĐUZAVISNOST PRINOSA I RIZIKA NA ULAGANJE U HARTIJE OD VREDNOSTI
Generator naizmenične struje
Toplotno sirenje cvrstih tela i tecnosti
Porez na dobit preduzeća
POLINOMI :-) III℠, X Силвија Мијатовић.
PROPORCIONALNI-P REGULATOR
Korporativne finansije
VREMENSKI ODZIVI SISTEMA
OCENJIVANJE MODELA U USLOVIMA NEISPUNJENIH TRADICIONALNIH PRETPOSTAVKI
Tijela i tvari Otto Miler Matulin, 7.a.
Merni uređaji na principu ravnoteže
Troškovi kapitala.
Programski jezik C.
NASLOV TEME: OPTICKE OSOBINE KRIVIH DRUGOG REDA
Merni uređaji na principu ravnoteže
Vijetove formule. Rastavljanje kvadratnog trinoma na linearne činioce
TROUGΔO.
JEDNOSTAVNA LINEARNA REGRESIJA
Mašinsko učenje Mladen Nikolić.
Vijetove formule. Rastavljanje kvadratnog trinoma na linearne činioce
Diskriminaciona analiza
Podsetnik.
Rezultati vežbe VII Test sa patuljastim mutantima graška
MATEMATIČKI MODELI EFIKASNOSTI
MEĐUZAVISNOST PRINOSA I RIZIKA NA ULAGANJE U HARTIJE OD VREDNOSTI
BETONSKE KONSTRUKCIJE I
Ekonometrija 12 Ekonometrija, Osnovne studije
Metodologija - Ekonometrija 1D
Uredjeni skupovi i mreže
FORMULE SUMIRANJE.
Normalna raspodela.
Strujanje i zakon održanja energije
Osnove statistike Kombinatorika i vjerojatnost
Potencije.
Zašto neka tijela plutaju na vodi, a neka potonu?
RIZIK PORTFOLIA SHRPEOV MODEL
UVOD Pripremio: Varga Ištvan HEMIJSKO-PREHRAMBENA SREDNJA ŠKOLA ČOKA
5. Karakteristika PN spoja
Polarizacija Procesi nastajanja polarizirane svjetlosti: a) refleksija
ANALIZA VREMENSKIH NIZOVA
Štapovi velike zakrivljenosti
8 Opisujemo val.
SVEUČILIŠTE U RIJECI GRAĐEVINSKI FAKULTET RIJEKA Odabrana poglavlja inženjerske matematike   Usporedba varijanci dvaju osnovnih skupova PREDAVAČ:
Osnove statistike Kombinatorika i vjerojatnost
Tomislav Krišto POSLOVNA STATISTIKA Tomislav Krišto
Pi (π).
Balanced scorecard slide 1
DAN BROJA π.
OŠ ”Jelenje – Dražice” Valentina Mohorić, 8.b
Μεταγράφημα παρουσίασης:

Kvantitativni metodi u ekonomiji Uvod u ekonometriju

Uvod u ekonometriju Primeri ekonometrijske (regresione) analize: Kejnzova funkcija potrošnje (potrošnja – prihod domaćinstva) Zarada i edukacija (zarada – stepen obrazovanja, godine starosti, IQ,…) Odnos ponude i tražnje Odnos tražnje i cene Krive troškova (ukupni, marginalni, prosečni troškovi – nivo proizvodnje) Model vrednovanja kapitala (CAPM) (Ostvareni prinos na ulaganje – tržišni rizik)

Uvod u ekonometriju Primarni podaci – ankete, upitnici,… Podaci prema izvoru prikupljanja: Primarni podaci – ankete, upitnici,… Primer: Google Forms online upitnici Sekundarni podaci – postojeće baze podataka Primeri: Republički zavodi za statistiku, online statistika Centralne banke, EUROSTAT, statistika Svetske Banke i sl.

Uvod u ekonometriju Softverska podrška u oceni i tumačenju rešenja ekonometrijske analize: Excel Add-Ins EViews SPSS Stata Gretl PSPP GAUSS SHAZAM RATS i sl.

Ocenjivanje i testiranje ekonometrijskog modela Specifikacija ekonometrijskog modela obuhvata: utvrđivanje skupa endogenih i egzogenih promenljivih, utvrđivanje skupa strukturnih i stohastičkih parametara, definisanje matematičke forme međuzavisnosti i definisanje skupa pretpostavki u vezi sa karakterom međuzavisnosti u modelu i rasporedom slučajnog člana.

Pretpostavke ekonometrijskog modela 1) objašnjavajuće promenljive X2, X3,..., Xk nisu stohastičkog karaktera (što znači da se ponavljanjem merenja u hipotetičkom procesu beskonačnog uzimanja uzoraka dobijaju iste vrednosti), iz čega sledi međusobna nezavisnost objašnjavajućih promenljivih i rezidualne promenljive: 2) očekivana vrednost rezidualne promenljive je jednaka nuli za svaku jedinicu osmatranja: 3) rezidualne promenljive su homoskedastične, tj. imaju jednaku, konstantnu varijansu za svaku jedinicu osmatranja:

Pretpostavke ekonometrijskog modela 4) rezidualne promenljive su neautokorelisane, tj. rezidualne promenljive različitih jedinica osmatranja nisu međusobno korelisane (odsustvo autokorelacije): 5) rezidualne promenljive su aleatorne promenljive normalnog rasporeda: 6) broj osmatranja je veći od broja nepoznatih parametara: 7) osmatranja promenljivih nisu međusobno perfektno linearno zavisni (odsustvo multikolinearnosti).

Ocena ekonometrijskog modela Ako je Zamenom ocenjenih vrednosti parametara u ekonometrijski model dobija se regresiona funkcija uzorka:

Metodi ocenjivanja ekonometrijskog modela Ocena (estimator) parametara je takva proizvoljna funkcija objašnjene i objašnjavajućih promenljivih (ili pravilo, postupak ili formula) kojom se određuje ocenjena vrednost nepoznatih parametara modela Ocenjena vrednost parametra je njena konkretna numerička vrednost izračunata na osnovu uzorka. Metodi ocenjivanja su: metod momenata, metod najbolje linearne nepristrasne ocene, metod maksimalne verodostojnosti i metod običnih najmanjih kvadrata

Metod običnih najmanjih kvadrata

Dijagram rasturanja i linija regresije

Varijacije modela Ukupne varijacije oko proseka Objašnjene varijacije oko proseka Neobjašnjene varijacije modela

Koeficijent determinacije Procenat varijacija zavisne promenljive koji je objašnjen varijacijama nezavisne promenljive, odnosno modelom. Testiranje značajnosti

Statistička značajnost ocenjenih parametara Nepristrasna ocena varijanse Standardne greške ocenjenih parametara t - test

Praktičan primer Yi – mesečna potrošnja domaćinstva u hiljadama din. Kejnzova funkcija potrošnje i Yi Xi 1 9 13 2 11 15 3 10 12 4 16 5 20 6 14 19 7 18 25 8 27 21 30 28 22 34 Σ 172 239 Yi – mesečna potrošnja domaćinstva u hiljadama din. Xi – mesečna primanja domaćinstva u hiljadama din.

Dijagram rasturanja (disperzije)

Dijagram rasturanja (disperzije)

Polazni podaci i Yi Xi Yi2 X i2 YiXi 1 9 13 81 169 117 2 11 15 121 225 165 3 10 12 100 144 120 4 16 256 208 5 20 400 300 6 14 19 196 361 266 7 18 25 324 625 450 8 27 729 513 21 30 441 900 630 28 784 560 22 34 484 1156 748 Σ 172 239 2902 5749 4077