Metody ilościowe

Kontakt

Jacek Wallusch: Collegium Altum, pokój 1025, tel.: 61 8 543 024;

e-mail

Zadanie przedmiotu

Wykład przedstawia metody analizy ilościowej danych ekonomicznych (szeregów czasowych, danych ankietowych, danych przekrojowych).

Przedmioty wykorzystywane

Matematyka, mikroekonomia, makroekonomia, statystyka.

Podręczniki i materiały pomocnicze

Wojciech W. Charemza, Derek F. Deadman (1997), Nowa ekonometria, PWE, Warszawa;

Gregory C. Chow (1995), Ekonometria, WN PWN, Warszawa;

David R. Anderson, Dennis J. Sweeney, and Thomas A. Williams (2007), Statistics for Business and Economics, West Publishing Company, Minneapolis/St. Paul, New York, Los Angeles, San Francisco;

G.S. Maddala (1977), Econometrics, McGraw-Hill, New York.

Jacek Wallusch (2007), Do the Classics and Keynesians Speak the Same Language? And What Has Econometrics to Do With It?, w: Tomasz Bernat (red.), Selected Issues un Contemporary Economics, Katedra Mikroekonomii Uniwersytetu Szczecińskiego: Szczecin, 113-122;

.pdf

Dodatkowe materiały pomocnicze w formacie .pdf udostępniane będą do przed wykładami.

Zaliczenie

Projekt badawczy:

Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest przedstawienie i obronienie projektu wykorzystującego wybrane metody analizy ekonometrycznej. W projekcie należy pokrótce scharakteryzować wykorzystaną metodę, uzasadnić jej wybór oraz opisać podstawy teoretyczne analizowanych zależności. W osobnym pliku (preferowany format .xls) należy przesłać wykorzystane do obliczeń dane. Projekty zaliczeniowe mogą być przygotowywane w grupach (max. trzyosobowych).

Oceny

CEL: szeregi czasowe - testowanie stacjonarności wykorzystywanych szeregów; szeregi czasowe makroekonomiczne - analiza impulse-response, analiza istotności, testowanie przyczynowości w sensie Grangera, dekompozycja wariancji, metody instrumentalne (2SLS), porównanie wyników (VAR vs. 2SLS); szeregi wysokiej częstotliwości - EGARCH/TARCH vs. GARCH, news impact curve, analiza niepewności na podstawie warunkowej wariancji; modele wyboru binarnego - logit vs. probit, porównanie wyników, samodzielnie przeprowadzona ankieta (min. 40 udokumentowanych respondentów);
BDB: szeregi czasowe makroekonomiczne - VAR lub 2SLS (np. analiza impulse-response, analiza istotności, testowanie przyczynowości w sensie Grangera, dekompozycja wariancji); szeregi wysokiej częstotliwości - EGARCH vs. GARCH, analiza niepewności na podstawie warunkowej wariancji; modele wyboru binarnego - logit vs. probit, porównanie wyników, samodzielnie przeprowadzona ankieta (min. 30 udokumentowanych respondentów);
DB: szeregi czasowe makroekonomiczne - VAR, analiza impulse-response, dekompozycja wariancji modele wyboru binarnego - logit vs. probit, porównanie wyników, samodzielnie przeprowadzona ankieta (min. 25 udokumentowanych respondentów);
DST: estymacja parametrów OLS, analiza istotności.

Program zajęć

Blok 1.: Prawdopodobieństwo. Podstawy statystyki matematycznej;

Tematyka: wybrane rozkłady prawdopodobieństwa (rozkłąd normalny, standaryzowany rozkład normalny, rozkład chi^2, rozkład F; rozkład t), oszacowania jądrowe (ang. kernel distribution), parametr jako zmienna losowa, momenty centralne, testowanie hipotez (obszar odrzuceń, p-value);

dane i pliki .xls: ćwiczenia w .xls; oczekiwania płacowe studentów UMP; dane Gretl; p-value;

.pdf Handout: testowanie hipotez

Prezentacje:

Blok 1+n.: Analiza impulse-response;

Tematyka: impulse-response, analiza wariancji;

dane i pliki .xls: szeregi; przykład analizy;

.pdf Handout:

Prezentacje:

Blok 1+n+1.: Modele ARCH i GARCH;

Tematyka: heteroskedastyczność, modelowanie zmienności, modele ARCH i GARCH;

dane: ceny miedzi i notowania KGHM;

.pdf Handout:

Prezentacje: