SlideShare a Scribd company logo
1 of 31
Лекция 1 2 Обзор основных понятий и методов эконометрики
Обзор основных понятий и методов эконометрики 1. На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании 2. Основные проблемы и средства их решения 3. Как написать отчет о выполненном исследовании
Обзор основных понятий и методов эконометрики 1. На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании 2. Основные проблемы и средства их решения 3. Как написать отчет о выполненном исследовании
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 1 Рассматриваемый объект:   Исходные данные  X, Y На что обратить внимание:  Распечатать данные. Проверить ошибки, обратить внимание на выбросы, группирование, вид графиков, качественные изменения и пр. для последующего содержательного анализа Правило принятия решения и выводы:  Исправить ошибки. Выяснить причины выбросов. Оценить общее качество данных. Принять решение о возможности построения регрессии.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 2 Рассматриваемый объект:   Число степеней свободы  d.f. На что обратить внимание:  Расчетная формула  n - k -  1.  Здесь  n -  число наблюдений,  k  - число переменных.  Правило принятия решения и выводы:  Если число степеней свободы отрицательно - оценивание уравнения невозможно. При низком числе степеней свободы резко падает точность оценки.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 3 Рассматриваемый объект:   Оцениваемые коэффициенты . На что обратить внимание:  Сформулировать гипотезу об ожидаемых знаках коэффициентов и диапазонах значений. Проверить соответствие фактических значений гипотезе. Правило принятия решения и выводы:  Если знаки или значения не соответствуют ожиданиям, попытайтесь иначе специфицировать модель.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 4 Рассматриваемый объект:   t-статистики.  На что обратить внимание:  Выберите односторонние или двухсторонние тесты, в зависимости от содержания задачи и ожидаемых значений коэффициентов.  Правило принятия решения и выводы:  Двухсторонние тесты проверяются автоматически. Односторонние тесты проверяются по таблицам вручную. Также вручную проверяются нестандартные гипотезы.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 5 Рассматриваемый объект:   Коэффициент детерминации.  На что обратить внимание:  Рассматривается как мера вклада всех переменных в объяснение вариации зависимой переменной.  Правило принятия решения и выводы:  Достаточно высокие значения указывают на хорошую объясняющую способность уравнения. Низкие значения (как и очень высокие) допустимы, но нуждаются в объяснении.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 6 Рассматриваемый объект:   Исправленный коэффициент детерминации.  На что обратить внимание:  Аналогично коэффициенту детерминации. Используется также как мера вклада дополнительной объясняющей переменной.  Правило принятия решения и выводы:  Если исправленный коэффициент детерминации падает при включении переменной - то, вероятно, эту переменную не следует включать в уравнение.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 7 Рассматриваемый объект:   F-статистика.  На что обратить внимание:  Используется для проверки гипотезы о равенстве ВСЕХ коэффициентов уравнения нулю. Может оправдать малые значения коэффициента детерминации.  Правило принятия решения и выводы:  Всегда проверяется односторонняя гипотеза: при выборе критического значения учитывается число степеней свободы числителя ( k -  столбец )  и знаменателя  (n-k- 1  -  строка )
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 8 Рассматриваемый объект:   F-статистика - при включении группы переменных в модель.  На что обратить внимание:  Используется для проверки гипотезы о равенстве ВСЕХ коэффициентов при включаемых переменных нулю. При включении одной переменной эквивалентен  t -тесту (двухстор.) Правило принятия решения и выводы:  При выборе критического значения число степеней свободы числителя ( m)  равно числу дополнит.переменных,  знаменателя  (n-k- 1)  число степеней свободы “длинного” уравнения.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 9 Рассматриваемый объект:   F-статистика - при проверке линейного ограничения.  На что обратить внимание:  Используется для проверки гипотезы о незначимости линейного ограничения. (в числителе разность  RSS,  в знаменателе  - RSS  «длинного» уравнения).  Правило принятия решения и выводы:  При выборе критического значения число степеней свободы числителя ( m)  равно числу дополн. переменных,  знаменателя  -  (n-k- 1) -  число степеней свободы неограниченного  уравнения.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 10 Рассматриваемый объект:   DW -статистика На что обратить внимание:  Используется для проверки гипотезы об отсутствии истинной автокорреляции первого порядка.  Отрицательная автокорреляция - всегда требует объяснения. Правило принятия решения и выводы:  Гипотеза об отсутствии положительной автокорреляции отвергается при DW<d(L) .  Для отрицательной - при  DW>4 - d(L).
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 11 Рассматриваемый объект:   Остатки На что обратить внимание:  Упорядоченные по времени - анализ на автокорреляцию.  Упорядоченные по объясняющей переменной - анализ на гетероскедастичность. Правило принятия решения и выводы:  При необходимости преобразовать данные, использовать предварительно сгенерированные новые переменные.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 12 Рассматриваемый объект:   Стандартная ошибка уравнения регрессии.  На что обратить внимание:  В единственном уравнении - полезно сравнить со среднем значением зависимой переменной. Непосредственно сравнима для двух различных уравнений.  Правило принятия решения и выводы:  Лучшая мера общего сравнительного согласия уравнения.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 13 Рассматриваемый объект:   Сумма квадратов остатков  На что обратить внимание:  Обычно используется в сравнительном анализе уравнений для построения  F -критериев  Правило принятия решения и выводы:  Расчетная мера общего сравнительного согласия уравнения (непосредственно для сравнения не используется).
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 14 Рассматриваемый объект:   Стандартные ошибки коэффициентов регрессии  На что обратить внимание:  Используются в сравнении со значениями коэффициентов для построения  t -критериев.  Всегда полезно сравнить значимость коэффициентов и общую значимость уравнения.  Правило принятия решения и выводы:  Незначимость коэффициентов при общей значимости уравнения может быть признаком мультиколлинеарности. Подумать об исключении или агрегировании переменных.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 15 Рассматриваемый объект:   Оценка коэффициента автокорреляции первого порядка  На что обратить внимание:  Грубая оценка получается из уравнения  d=2-2r. Более точная дается обобщенным методом наименьших квадратов.  Правило принятия решения и выводы:  Отрицательный знак может говорить об ошибке спецификации уравнения.
На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании - 16 Рассматриваемый объект:   Парные коэффициенты корреляции между объясняющими переменными  На что обратить внимание:  Высокое значение может означать мультиколлинеарность  Правило принятия решения и выводы:  Для проверки значимости коэффициента используется вспомогательная  t- статистика
Обзор основных понятий и методов эконометрики 1. На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании 2. Основные проблемы и средства их решения 3. Как написать отчет о выполненном исследовании
Основные проблемы и средства их решения 1. Природа явления или проблемы 2. Возможные последствия 3. Средства обнаружения и диагностики 4. Средства корректировки и решения
1. Отсутствующие значимые переменные Последствия:   Смещение коэффициентов регрессии.  Средства диагностики:   Несоответствие теоретическому анализу и прогнозу, неожиданный значимый знак, необычно плохое общее согласие Средства решения проблемы:   Включить отсутствующую переменную или замещающую переменную
2. Наличие переменных, не относящихся к уравнению регрессии Последствия:   Снижение точности оценок уравнения. Проявляется в форме снижения коэффициента детерминации, роста стандартных ошибок и низких  t - с татистик. Средства диагностики:   Несоответствие теоретическому анализу и прогнозу, коэффициент детерминации,  t - тесты, эффекты при выбрасывании переменной Средства решения проблемы:   Убрать лишнюю переменную, если ее включение не диктуется теорией.
3. Некорректная функциональная форма Последствия:   Смещенные и несостоятельные оценки коэффициентов. Плохое общее согласие. Трудности с интерпретацией.  Средства диагностики:   Теоретический анализ зависимости, анализ вспомогательных характеристик, таких как эластичности, темпы роста и пр. Средства решения проблемы:   Преобразовать переменные и использовать альтернативную функциональную форму.
4. Мультиколлинеарность Последствия:   Оценки несмещенны, но трудно разделить вклад переменных. Высокие стандартные ошибки и низкие  t -статистики.  Средства диагностики:   Несоответствие общего согласия и значимости коэффициентов и их неожиданные знаки. Точных критериев нет. Используются косвенные оценки ( t - стат. для парной корр.,  VIF) . Средства решения проблемы:   Выбросить избыточную переменную (с риском смещения результатов) или заменить на замещающую переменную.  Использовать агрегаты, или НЕ ДЕЛАТЬ НИЧЕГО.
5. Автокорреляция Последствия:   Оценки несмещенные, но их дисперсия растет, при этом рост дисперсии маскируется снижением стандартных ошибок коэффициентов, которые перестают отражать реальность. Средства диагностики:   Анализ остатков. Использование  DW - статистики.  Средства решения проблемы:   В случае ложной автокорреляции добавить отсутствующую переменную или поменять функциональную форму. В случае истинной корреляции применить обобщенный метод наим.кв.
6. Гетероскедастичность Последствия:   Оценки несмещенные, но их дисперсия растет, при этом рост дисперсии маскируется снижением стандартных ошибок коэффициентов, которые перестают отражать реальность. Средства диагностики:   Анализ остатков. Использование тестов Парка, Голдфелда-Квандта и Уайта.  Средства решения проблемы:   При ложной гетероскедастичности добавить отсутствующую переменную. В случае истинной гетероскедастичности - взвешенный метод наим.кв. Переопределить переменные.
7. Неоднородность выборки Последствия:   Дисперсия оценок растет, увеличиваются стандартные ошибки коэффициентов. Снижается общее согласие. Средства диагностики:   Анализ значимости коэффициентов при фиктивных переменных сдвига и наклона. Тест Чоу.  Средства решения проблемы:   Ввести фиктивные переменные (если они еще не были введены). Разделить выборки.
Обзор основных понятий и методов эконометрики 1. На что необходимо обращать внимание при  эконометрическом исследовании 2. Основные проблемы и средства их решения 3. Как написать отчет о выполненном исследовании
Как написать отчет о выполненном эконометрическом исследовании Задача:  Смысл задачи, зависимые и независимые переменные.  Теория:  Краткий обзор элементов теории.  Спецификация:  Обоснование состава переменных и формы связи.  Данные:  Описание данных, особенности и выбросы.  Ожидания:  Ожидаемые знаки и диапазоны значений. Расчет:  Расчет регрессии и документирование результатов.  Анализ:  Диагностика проблем и принятие решений.  Выводы:  Выводы и рекомендации,  при необходимости - повтор.
Конец лекции

More Related Content

What's hot

Формирование целевой функции оценки качества раскатки слоеного теста
Формирование целевой функции оценки качества раскатки слоеного тестаФормирование целевой функции оценки качества раскатки слоеного теста
Формирование целевой функции оценки качества раскатки слоеного тестаITMO University
 
Множественная регрессия
Множественная регрессияМножественная регрессия
Множественная регрессияNursultan Kipshakbayev
 
математик анализ лекц №1
математик анализ лекц №1математик анализ лекц №1
математик анализ лекц №1narangerelodon
 
Лекция 2. Описательная статистика
Лекция 2. Описательная статистикаЛекция 2. Описательная статистика
Лекция 2. Описательная статистикаKurbatskiy Alexey
 
Прикладная эконометрика. Лекция 7
Прикладная эконометрика. Лекция 7Прикладная эконометрика. Лекция 7
Прикладная эконометрика. Лекция 7Vladimir Tcherniak
 
лекция08
лекция08лекция08
лекция08cezium
 
Критерии адекватности математических моделей в физике твердого тела
Критерии адекватности математических моделей в физике твердого телаКритерии адекватности математических моделей в физике твердого тела
Критерии адекватности математических моделей в физике твердого телаVladimir Bakhrushin
 
МЕТОДИКА ВЫЧИСЛЕНИЯ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА
МЕТОДИКА ВЫЧИСЛЕНИЯ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛАМЕТОДИКА ВЫЧИСЛЕНИЯ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА
МЕТОДИКА ВЫЧИСЛЕНИЯ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛАCranberry_Katia
 
ми5 шкалирование
ми5 шкалированиеми5 шкалирование
ми5 шкалированиеMaria Yurkovskaya
 
ми5 шкалирование
ми5 шкалированиеми5 шкалирование
ми5 шкалированиеLesya Selifanova
 
курсовая работа
курсовая работакурсовая работа
курсовая работаvictoria_4
 
Проверка гипотез (одна выборка)
Проверка гипотез (одна выборка)Проверка гипотез (одна выборка)
Проверка гипотез (одна выборка)Kurbatskiy Alexey
 
Сравнение выборок
Сравнение выборокСравнение выборок
Сравнение выборокKurbatskiy Alexey
 
Доверительные интервалы. Распределения F,t,chi^2
Доверительные интервалы. Распределения F,t,chi^2Доверительные интервалы. Распределения F,t,chi^2
Доверительные интервалы. Распределения F,t,chi^2Kurbatskiy Alexey
 
матстатистика для Hr
матстатистика для Hrматстатистика для Hr
матстатистика для HrEdward Babushkin
 
Моделирование Гуманитарных процессов. Лекция 5
Моделирование Гуманитарных процессов. Лекция 5Моделирование Гуманитарных процессов. Лекция 5
Моделирование Гуманитарных процессов. Лекция 5Andrei V, Zhuravlev
 

What's hot (18)

Формирование целевой функции оценки качества раскатки слоеного теста
Формирование целевой функции оценки качества раскатки слоеного тестаФормирование целевой функции оценки качества раскатки слоеного теста
Формирование целевой функции оценки качества раскатки слоеного теста
 
Множественная регрессия
Множественная регрессияМножественная регрессия
Множественная регрессия
 
математик анализ лекц №1
математик анализ лекц №1математик анализ лекц №1
математик анализ лекц №1
 
Лекция 2. Описательная статистика
Лекция 2. Описательная статистикаЛекция 2. Описательная статистика
Лекция 2. Описательная статистика
 
Прикладная эконометрика. Лекция 7
Прикладная эконометрика. Лекция 7Прикладная эконометрика. Лекция 7
Прикладная эконометрика. Лекция 7
 
лекция08
лекция08лекция08
лекция08
 
Критерии адекватности математических моделей в физике твердого тела
Критерии адекватности математических моделей в физике твердого телаКритерии адекватности математических моделей в физике твердого тела
Критерии адекватности математических моделей в физике твердого тела
 
МЕТОДИКА ВЫЧИСЛЕНИЯ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА
МЕТОДИКА ВЫЧИСЛЕНИЯ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛАМЕТОДИКА ВЫЧИСЛЕНИЯ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА
МЕТОДИКА ВЫЧИСЛЕНИЯ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА
 
ми5 шкалирование
ми5 шкалированиеми5 шкалирование
ми5 шкалирование
 
ми5 шкалирование
ми5 шкалированиеми5 шкалирование
ми5 шкалирование
 
курсовая работа
курсовая работакурсовая работа
курсовая работа
 
Проверка гипотез (одна выборка)
Проверка гипотез (одна выборка)Проверка гипотез (одна выборка)
Проверка гипотез (одна выборка)
 
Сравнение выборок
Сравнение выборокСравнение выборок
Сравнение выборок
 
Доверительные интервалы. Распределения F,t,chi^2
Доверительные интервалы. Распределения F,t,chi^2Доверительные интервалы. Распределения F,t,chi^2
Доверительные интервалы. Распределения F,t,chi^2
 
матстатистика для Hr
матстатистика для Hrматстатистика для Hr
матстатистика для Hr
 
Моделирование Гуманитарных процессов. Лекция 5
Моделирование Гуманитарных процессов. Лекция 5Моделирование Гуманитарных процессов. Лекция 5
Моделирование Гуманитарных процессов. Лекция 5
 
Нелин модели
Нелин моделиНелин модели
Нелин модели
 
Stat 4 alpha
Stat 4 alphaStat 4 alpha
Stat 4 alpha
 

Similar to Прикладная эконометрика. Лекция 12

t-статистика
t-статистикаt-статистика
t-статистикаSixSigmaOnline
 
12.факультативное занятие по информатике метод математической индукции
12.факультативное занятие по информатике метод математической индукции12.факультативное занятие по информатике метод математической индукции
12.факультативное занятие по информатике метод математической индукцииKirrrr123
 
Модели прогнозирования объемов продаж (лекция 1)
Модели прогнозирования объемов продаж (лекция 1)Модели прогнозирования объемов продаж (лекция 1)
Модели прогнозирования объемов продаж (лекция 1)Olga Kudryashova
 
Михаил Александров, Индуктивное моделирование
Михаил Александров, Индуктивное моделированиеМихаил Александров, Индуктивное моделирование
Михаил Александров, Индуктивное моделированиеLidia Pivovarova
 
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессия
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессияПрогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессия
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессияGleb Zakhodiakin
 
Прикладная эконометрика. Лекция 6
Прикладная эконометрика. Лекция 6Прикладная эконометрика. Лекция 6
Прикладная эконометрика. Лекция 6Vladimir Tcherniak
 
практика 12
практика 12практика 12
практика 12student_kai
 
Томас Дэвенпорт и Ким Джин Хо "О чем говорят цифры"
Томас Дэвенпорт и Ким Джин Хо "О чем говорят цифры"Томас Дэвенпорт и Ким Джин Хо "О чем говорят цифры"
Томас Дэвенпорт и Ким Джин Хо "О чем говорят цифры"Vladimir Leonenko
 
ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ. Лекція для математичного класу
ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ. Лекція для математичного класуОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ. Лекція для математичного класу
ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ. Лекція для математичного класу270479
 
практика02 97
практика02 97практика02 97
практика02 97cezium
 
практика02 97
практика02 97практика02 97
практика02 97cezium
 
практика02 97
практика02 97практика02 97
практика02 97cezium
 
Матстатистика для HR
Матстатистика для HRМатстатистика для HR
Матстатистика для HRAnna Nesmeeva
 

Similar to Прикладная эконометрика. Лекция 12 (20)

t-статистика
t-статистикаt-статистика
t-статистика
 
принятие оптимальных решений в экономике
принятие оптимальных решений в экономикепринятие оптимальных решений в экономике
принятие оптимальных решений в экономике
 
12.факультативное занятие по информатике метод математической индукции
12.факультативное занятие по информатике метод математической индукции12.факультативное занятие по информатике метод математической индукции
12.факультативное занятие по информатике метод математической индукции
 
2 ererbiin sydalgaa
2 ererbiin sydalgaa2 ererbiin sydalgaa
2 ererbiin sydalgaa
 
Модели прогнозирования объемов продаж (лекция 1)
Модели прогнозирования объемов продаж (лекция 1)Модели прогнозирования объемов продаж (лекция 1)
Модели прогнозирования объемов продаж (лекция 1)
 
Михаил Александров, Индуктивное моделирование
Михаил Александров, Индуктивное моделированиеМихаил Александров, Индуктивное моделирование
Михаил Александров, Индуктивное моделирование
 
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессия
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессияПрогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессия
Прогнозирование - Лекция 3. Множественная регрессия
 
л 2 7
л 2 7л 2 7
л 2 7
 
01 введение 2012
01 введение 201201 введение 2012
01 введение 2012
 
Прикладная эконометрика. Лекция 6
Прикладная эконометрика. Лекция 6Прикладная эконометрика. Лекция 6
Прикладная эконометрика. Лекция 6
 
p01.pdf
p01.pdfp01.pdf
p01.pdf
 
практика 12
практика 12практика 12
практика 12
 
Cl mt code-feedback-senior
Cl mt code-feedback-seniorCl mt code-feedback-senior
Cl mt code-feedback-senior
 
л 2 2
л 2 2л 2 2
л 2 2
 
Томас Дэвенпорт и Ким Джин Хо "О чем говорят цифры"
Томас Дэвенпорт и Ким Джин Хо "О чем говорят цифры"Томас Дэвенпорт и Ким Джин Хо "О чем говорят цифры"
Томас Дэвенпорт и Ким Джин Хо "О чем говорят цифры"
 
ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ. Лекція для математичного класу
ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ. Лекція для математичного класуОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ. Лекція для математичного класу
ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ. Лекція для математичного класу
 
практика02 97
практика02 97практика02 97
практика02 97
 
практика02 97
практика02 97практика02 97
практика02 97
 
практика02 97
практика02 97практика02 97
практика02 97
 
Матстатистика для HR
Матстатистика для HRМатстатистика для HR
Матстатистика для HR
 

More from Vladimir Tcherniak

Прогноз технологического развития. Тубденов Виталий
Прогноз технологического развития. Тубденов ВиталийПрогноз технологического развития. Тубденов Виталий
Прогноз технологического развития. Тубденов ВиталийVladimir Tcherniak
 
Прогноз школьного экономического образования. Василий Ушаков
Прогноз школьного экономического образования. Василий УшаковПрогноз школьного экономического образования. Василий Ушаков
Прогноз школьного экономического образования. Василий УшаковVladimir Tcherniak
 
Экономика будущего. Ирина Бухтуева
Экономика будущего. Ирина БухтуеваЭкономика будущего. Ирина Бухтуева
Экономика будущего. Ирина БухтуеваVladimir Tcherniak
 
Lecture 10 Математика информации
Lecture 10 Математика информацииLecture 10 Математика информации
Lecture 10 Математика информацииVladimir Tcherniak
 
Lecture 09. Математика бедности и богатства.
Lecture 09. Математика бедности и богатства.Lecture 09. Математика бедности и богатства.
Lecture 09. Математика бедности и богатства.Vladimir Tcherniak
 
Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи.
Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи.Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи.
Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи.Vladimir Tcherniak
 
Lecture 05 Вероятность и риск
Lecture 05 Вероятность и рискLecture 05 Вероятность и риск
Lecture 05 Вероятность и рискVladimir Tcherniak
 
Lecture 03 Алгебра множеств. Конечные множества.
Lecture 03 Алгебра множеств. Конечные множества.Lecture 03 Алгебра множеств. Конечные множества.
Lecture 03 Алгебра множеств. Конечные множества.Vladimir Tcherniak
 
Lecture 02 Игры с бесконечностью
Lecture 02 Игры с бесконечностьюLecture 02 Игры с бесконечностью
Lecture 02 Игры с бесконечностьюVladimir Tcherniak
 
Lecture 1 Конечное и бесконечное в дискретной математике
Lecture 1 Конечное и бесконечное в дискретной математикеLecture 1 Конечное и бесконечное в дискретной математике
Lecture 1 Конечное и бесконечное в дискретной математикеVladimir Tcherniak
 
Лекция 4. Комбинаторика
Лекция 4. КомбинаторикаЛекция 4. Комбинаторика
Лекция 4. КомбинаторикаVladimir Tcherniak
 
Лекция 8. Алгоритмы (продолжение)
Лекция 8. Алгоритмы (продолжение)Лекция 8. Алгоритмы (продолжение)
Лекция 8. Алгоритмы (продолжение)Vladimir Tcherniak
 
Лекция 7. Алгоритмы
Лекция 7. АлгоритмыЛекция 7. Алгоритмы
Лекция 7. АлгоритмыVladimir Tcherniak
 
Прикладная эконометрика. Лекция 10
Прикладная эконометрика. Лекция 10Прикладная эконометрика. Лекция 10
Прикладная эконометрика. Лекция 10Vladimir Tcherniak
 
Прикладная эконометрика. Лекция 8
Прикладная эконометрика. Лекция 8Прикладная эконометрика. Лекция 8
Прикладная эконометрика. Лекция 8Vladimir Tcherniak
 
Прикладная эконометрика. Лекция 2
Прикладная эконометрика. Лекция 2Прикладная эконометрика. Лекция 2
Прикладная эконометрика. Лекция 2Vladimir Tcherniak
 
Прикладная эконометрика. Лекция 1
Прикладная эконометрика. Лекция 1Прикладная эконометрика. Лекция 1
Прикладная эконометрика. Лекция 1Vladimir Tcherniak
 
Прикладная эконометрика. Лекция 11
Прикладная эконометрика. Лекция 11Прикладная эконометрика. Лекция 11
Прикладная эконометрика. Лекция 11Vladimir Tcherniak
 
Прикладная эконометрика. Лекция 9
Прикладная эконометрика. Лекция 9Прикладная эконометрика. Лекция 9
Прикладная эконометрика. Лекция 9Vladimir Tcherniak
 

More from Vladimir Tcherniak (20)

Прогноз технологического развития. Тубденов Виталий
Прогноз технологического развития. Тубденов ВиталийПрогноз технологического развития. Тубденов Виталий
Прогноз технологического развития. Тубденов Виталий
 
Прогноз школьного экономического образования. Василий Ушаков
Прогноз школьного экономического образования. Василий УшаковПрогноз школьного экономического образования. Василий Ушаков
Прогноз школьного экономического образования. Василий Ушаков
 
Экономика будущего. Ирина Бухтуева
Экономика будущего. Ирина БухтуеваЭкономика будущего. Ирина Бухтуева
Экономика будущего. Ирина Бухтуева
 
Lecture 10 Математика информации
Lecture 10 Математика информацииLecture 10 Математика информации
Lecture 10 Математика информации
 
Lecture 09. Математика бедности и богатства.
Lecture 09. Математика бедности и богатства.Lecture 09. Математика бедности и богатства.
Lecture 09. Математика бедности и богатства.
 
Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи.
Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи.Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи.
Lecture 06. Рекуррентные соотношения и числа Фибоначчи.
 
Lecture 05 Вероятность и риск
Lecture 05 Вероятность и рискLecture 05 Вероятность и риск
Lecture 05 Вероятность и риск
 
Lecture 03 Алгебра множеств. Конечные множества.
Lecture 03 Алгебра множеств. Конечные множества.Lecture 03 Алгебра множеств. Конечные множества.
Lecture 03 Алгебра множеств. Конечные множества.
 
Lecture 02 Игры с бесконечностью
Lecture 02 Игры с бесконечностьюLecture 02 Игры с бесконечностью
Lecture 02 Игры с бесконечностью
 
Lecture 1 Конечное и бесконечное в дискретной математике
Lecture 1 Конечное и бесконечное в дискретной математикеLecture 1 Конечное и бесконечное в дискретной математике
Lecture 1 Конечное и бесконечное в дискретной математике
 
Лекция 4. Комбинаторика
Лекция 4. КомбинаторикаЛекция 4. Комбинаторика
Лекция 4. Комбинаторика
 
Dm2016
Dm2016Dm2016
Dm2016
 
Лекция 8. Алгоритмы (продолжение)
Лекция 8. Алгоритмы (продолжение)Лекция 8. Алгоритмы (продолжение)
Лекция 8. Алгоритмы (продолжение)
 
Лекция 7. Алгоритмы
Лекция 7. АлгоритмыЛекция 7. Алгоритмы
Лекция 7. Алгоритмы
 
Прикладная эконометрика. Лекция 10
Прикладная эконометрика. Лекция 10Прикладная эконометрика. Лекция 10
Прикладная эконометрика. Лекция 10
 
Прикладная эконометрика. Лекция 8
Прикладная эконометрика. Лекция 8Прикладная эконометрика. Лекция 8
Прикладная эконометрика. Лекция 8
 
Прикладная эконометрика. Лекция 2
Прикладная эконометрика. Лекция 2Прикладная эконометрика. Лекция 2
Прикладная эконометрика. Лекция 2
 
Прикладная эконометрика. Лекция 1
Прикладная эконометрика. Лекция 1Прикладная эконометрика. Лекция 1
Прикладная эконометрика. Лекция 1
 
Прикладная эконометрика. Лекция 11
Прикладная эконометрика. Лекция 11Прикладная эконометрика. Лекция 11
Прикладная эконометрика. Лекция 11
 
Прикладная эконометрика. Лекция 9
Прикладная эконометрика. Лекция 9Прикладная эконометрика. Лекция 9
Прикладная эконометрика. Лекция 9
 

Прикладная эконометрика. Лекция 12

  • 1. Лекция 1 2 Обзор основных понятий и методов эконометрики
  • 2. Обзор основных понятий и методов эконометрики 1. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании 2. Основные проблемы и средства их решения 3. Как написать отчет о выполненном исследовании
  • 3. Обзор основных понятий и методов эконометрики 1. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании 2. Основные проблемы и средства их решения 3. Как написать отчет о выполненном исследовании
  • 4. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 1 Рассматриваемый объект: Исходные данные X, Y На что обратить внимание: Распечатать данные. Проверить ошибки, обратить внимание на выбросы, группирование, вид графиков, качественные изменения и пр. для последующего содержательного анализа Правило принятия решения и выводы: Исправить ошибки. Выяснить причины выбросов. Оценить общее качество данных. Принять решение о возможности построения регрессии.
  • 5. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 2 Рассматриваемый объект: Число степеней свободы d.f. На что обратить внимание: Расчетная формула n - k - 1. Здесь n - число наблюдений, k - число переменных. Правило принятия решения и выводы: Если число степеней свободы отрицательно - оценивание уравнения невозможно. При низком числе степеней свободы резко падает точность оценки.
  • 6. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 3 Рассматриваемый объект: Оцениваемые коэффициенты . На что обратить внимание: Сформулировать гипотезу об ожидаемых знаках коэффициентов и диапазонах значений. Проверить соответствие фактических значений гипотезе. Правило принятия решения и выводы: Если знаки или значения не соответствуют ожиданиям, попытайтесь иначе специфицировать модель.
  • 7. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 4 Рассматриваемый объект: t-статистики. На что обратить внимание: Выберите односторонние или двухсторонние тесты, в зависимости от содержания задачи и ожидаемых значений коэффициентов. Правило принятия решения и выводы: Двухсторонние тесты проверяются автоматически. Односторонние тесты проверяются по таблицам вручную. Также вручную проверяются нестандартные гипотезы.
  • 8. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 5 Рассматриваемый объект: Коэффициент детерминации. На что обратить внимание: Рассматривается как мера вклада всех переменных в объяснение вариации зависимой переменной. Правило принятия решения и выводы: Достаточно высокие значения указывают на хорошую объясняющую способность уравнения. Низкие значения (как и очень высокие) допустимы, но нуждаются в объяснении.
  • 9. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 6 Рассматриваемый объект: Исправленный коэффициент детерминации. На что обратить внимание: Аналогично коэффициенту детерминации. Используется также как мера вклада дополнительной объясняющей переменной. Правило принятия решения и выводы: Если исправленный коэффициент детерминации падает при включении переменной - то, вероятно, эту переменную не следует включать в уравнение.
  • 10. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 7 Рассматриваемый объект: F-статистика. На что обратить внимание: Используется для проверки гипотезы о равенстве ВСЕХ коэффициентов уравнения нулю. Может оправдать малые значения коэффициента детерминации. Правило принятия решения и выводы: Всегда проверяется односторонняя гипотеза: при выборе критического значения учитывается число степеней свободы числителя ( k - столбец ) и знаменателя (n-k- 1 - строка )
  • 11. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 8 Рассматриваемый объект: F-статистика - при включении группы переменных в модель. На что обратить внимание: Используется для проверки гипотезы о равенстве ВСЕХ коэффициентов при включаемых переменных нулю. При включении одной переменной эквивалентен t -тесту (двухстор.) Правило принятия решения и выводы: При выборе критического значения число степеней свободы числителя ( m) равно числу дополнит.переменных, знаменателя (n-k- 1) число степеней свободы “длинного” уравнения.
  • 12. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 9 Рассматриваемый объект: F-статистика - при проверке линейного ограничения. На что обратить внимание: Используется для проверки гипотезы о незначимости линейного ограничения. (в числителе разность RSS, в знаменателе - RSS «длинного» уравнения). Правило принятия решения и выводы: При выборе критического значения число степеней свободы числителя ( m) равно числу дополн. переменных, знаменателя - (n-k- 1) - число степеней свободы неограниченного уравнения.
  • 13. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 10 Рассматриваемый объект: DW -статистика На что обратить внимание: Используется для проверки гипотезы об отсутствии истинной автокорреляции первого порядка. Отрицательная автокорреляция - всегда требует объяснения. Правило принятия решения и выводы: Гипотеза об отсутствии положительной автокорреляции отвергается при DW<d(L) . Для отрицательной - при DW>4 - d(L).
  • 14. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 11 Рассматриваемый объект: Остатки На что обратить внимание: Упорядоченные по времени - анализ на автокорреляцию. Упорядоченные по объясняющей переменной - анализ на гетероскедастичность. Правило принятия решения и выводы: При необходимости преобразовать данные, использовать предварительно сгенерированные новые переменные.
  • 15. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 12 Рассматриваемый объект: Стандартная ошибка уравнения регрессии. На что обратить внимание: В единственном уравнении - полезно сравнить со среднем значением зависимой переменной. Непосредственно сравнима для двух различных уравнений. Правило принятия решения и выводы: Лучшая мера общего сравнительного согласия уравнения.
  • 16. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 13 Рассматриваемый объект: Сумма квадратов остатков На что обратить внимание: Обычно используется в сравнительном анализе уравнений для построения F -критериев Правило принятия решения и выводы: Расчетная мера общего сравнительного согласия уравнения (непосредственно для сравнения не используется).
  • 17. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 14 Рассматриваемый объект: Стандартные ошибки коэффициентов регрессии На что обратить внимание: Используются в сравнении со значениями коэффициентов для построения t -критериев. Всегда полезно сравнить значимость коэффициентов и общую значимость уравнения. Правило принятия решения и выводы: Незначимость коэффициентов при общей значимости уравнения может быть признаком мультиколлинеарности. Подумать об исключении или агрегировании переменных.
  • 18. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 15 Рассматриваемый объект: Оценка коэффициента автокорреляции первого порядка На что обратить внимание: Грубая оценка получается из уравнения d=2-2r. Более точная дается обобщенным методом наименьших квадратов. Правило принятия решения и выводы: Отрицательный знак может говорить об ошибке спецификации уравнения.
  • 19. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании - 16 Рассматриваемый объект: Парные коэффициенты корреляции между объясняющими переменными На что обратить внимание: Высокое значение может означать мультиколлинеарность Правило принятия решения и выводы: Для проверки значимости коэффициента используется вспомогательная t- статистика
  • 20. Обзор основных понятий и методов эконометрики 1. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании 2. Основные проблемы и средства их решения 3. Как написать отчет о выполненном исследовании
  • 21. Основные проблемы и средства их решения 1. Природа явления или проблемы 2. Возможные последствия 3. Средства обнаружения и диагностики 4. Средства корректировки и решения
  • 22. 1. Отсутствующие значимые переменные Последствия: Смещение коэффициентов регрессии. Средства диагностики: Несоответствие теоретическому анализу и прогнозу, неожиданный значимый знак, необычно плохое общее согласие Средства решения проблемы: Включить отсутствующую переменную или замещающую переменную
  • 23. 2. Наличие переменных, не относящихся к уравнению регрессии Последствия: Снижение точности оценок уравнения. Проявляется в форме снижения коэффициента детерминации, роста стандартных ошибок и низких t - с татистик. Средства диагностики: Несоответствие теоретическому анализу и прогнозу, коэффициент детерминации, t - тесты, эффекты при выбрасывании переменной Средства решения проблемы: Убрать лишнюю переменную, если ее включение не диктуется теорией.
  • 24. 3. Некорректная функциональная форма Последствия: Смещенные и несостоятельные оценки коэффициентов. Плохое общее согласие. Трудности с интерпретацией. Средства диагностики: Теоретический анализ зависимости, анализ вспомогательных характеристик, таких как эластичности, темпы роста и пр. Средства решения проблемы: Преобразовать переменные и использовать альтернативную функциональную форму.
  • 25. 4. Мультиколлинеарность Последствия: Оценки несмещенны, но трудно разделить вклад переменных. Высокие стандартные ошибки и низкие t -статистики. Средства диагностики: Несоответствие общего согласия и значимости коэффициентов и их неожиданные знаки. Точных критериев нет. Используются косвенные оценки ( t - стат. для парной корр., VIF) . Средства решения проблемы: Выбросить избыточную переменную (с риском смещения результатов) или заменить на замещающую переменную. Использовать агрегаты, или НЕ ДЕЛАТЬ НИЧЕГО.
  • 26. 5. Автокорреляция Последствия: Оценки несмещенные, но их дисперсия растет, при этом рост дисперсии маскируется снижением стандартных ошибок коэффициентов, которые перестают отражать реальность. Средства диагностики: Анализ остатков. Использование DW - статистики. Средства решения проблемы: В случае ложной автокорреляции добавить отсутствующую переменную или поменять функциональную форму. В случае истинной корреляции применить обобщенный метод наим.кв.
  • 27. 6. Гетероскедастичность Последствия: Оценки несмещенные, но их дисперсия растет, при этом рост дисперсии маскируется снижением стандартных ошибок коэффициентов, которые перестают отражать реальность. Средства диагностики: Анализ остатков. Использование тестов Парка, Голдфелда-Квандта и Уайта. Средства решения проблемы: При ложной гетероскедастичности добавить отсутствующую переменную. В случае истинной гетероскедастичности - взвешенный метод наим.кв. Переопределить переменные.
  • 28. 7. Неоднородность выборки Последствия: Дисперсия оценок растет, увеличиваются стандартные ошибки коэффициентов. Снижается общее согласие. Средства диагностики: Анализ значимости коэффициентов при фиктивных переменных сдвига и наклона. Тест Чоу. Средства решения проблемы: Ввести фиктивные переменные (если они еще не были введены). Разделить выборки.
  • 29. Обзор основных понятий и методов эконометрики 1. На что необходимо обращать внимание при эконометрическом исследовании 2. Основные проблемы и средства их решения 3. Как написать отчет о выполненном исследовании
  • 30. Как написать отчет о выполненном эконометрическом исследовании Задача: Смысл задачи, зависимые и независимые переменные. Теория: Краткий обзор элементов теории. Спецификация: Обоснование состава переменных и формы связи. Данные: Описание данных, особенности и выбросы. Ожидания: Ожидаемые знаки и диапазоны значений. Расчет: Расчет регрессии и документирование результатов. Анализ: Диагностика проблем и принятие решений. Выводы: Выводы и рекомендации, при необходимости - повтор.