Ekonometria

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	2400-ZE3MEKO
Kod Erasmus / ISCED:	14.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu:	Ekonometria
Jednostka:	Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy:	Przedmioty obowiązkowe dla III roku matematyki specjalności MSEM
Punkty ECTS i inne:	(brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS: roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS; tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h; 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się; tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS; nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta. zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia:	polski
Rodzaj przedmiotu:	obowiązkowe
Pełny opis:	1 Wprowadzenie: typy modeli ekonometrycznych, zaburzenia losowe. 2. Klasyczny model regresji liniowej: Założenia modelu; metoda najmniejszych kwadratów; reszty, współczynnik determinacji skorygowany współczynnik determinacji; twierdzenie Gaussa Markowa; estymator wariancji składnika losowego; błędy standardowe estymatorów; test t i weryfikacja hipotez zerowych. 3. Dodawanie i usuwanie regresorów w równaniu regresji i wpływ tych działań na własności estymatorów: Obciążoność estymatorów przy niewłaściwie pominiętych zmiennych; testowanie hipotez o istotności dodatkowych regresorów przy wykorzystaniu testów x2 i F, alternatywne wyrażenia na statystykę testującą F, wykorzystanie T*R'; testy małych i dużych prób; test niepoprawnej specyfikacji równania regresji Ramseya (RESET test ). 4. Warunki poboczne w równaniu regresji: Własności estymatorów przy warunkach pobocznych i testowanie istotności narzucanych ograniczeń. 5. Prognozy: Źródła błędów w prognozach, testy prognoz ex ante i ex post. 6. Dalsze problemy klasycznego modelu regresji liniowej: Współliniowość jej konsekwencje, wykrywanie współliniowości, przeciwdziałanie współliniowości; modele ze zmiennymi zero jedynkowymi i test Chowa, modele przełącznikowe; modele z dyskretnymi zmiennymi objaśnianymi (probity, logity), modele o zmiennych parametrach, modele z ograniczonymi zmiennymi objaśnianymi (tobity). 7. Modele nieliniowe i metody estymacji parametrów modeli nieliniowych: Przykłady funkcji nieliniowych; metoda gradientowa, metoda Newtona-Raphsona, metoda Gaussa-Newtona, metoda Marquardta. 8. Teoria dużych prób. Zbieżność według prawdopodobieństwa. Twierdzenie Chińczyna. Nierówność Czebyszewa i twierdzenie Czebyszewa. Zbieżność według rozkładu i własności. Centralne twierdzenie graniczne. Własności estymatorów MNK w dużych próbach. Słaba i silna niezależność regresorów losowych od zaburzeń. 9. Estymacja metodą największej wiarogodności. Funkcja wiarogodności. Warunki regularności. Własności estymatorów największej wiarogodności, macierz informacji. Estymacja metodą największej wiarogodności przy warunkach pobocznych. 10. Zasady testowania w dużych próbach. Test ilorazu wiarogodności, test Walda, test mnożnika Lagrange'a. 11. Estymacja metodą zmiennych instrumentalnych. Metoda zmiennych instrumentalnych. Wybór instrumentów. Test egzogeniczności Instrumentów Hausmana-Wu. Sargana test "ważności" instrumentów (validity test). 12. Problematyka zaburzeń losowych i uogólniona metoda najmniejszych kwadratów. Wprowadzenie. Estymatory uogólnionej metody najmniejszych kwadratów. Wersje teoretyczne i zastosowawcze tych metod. Testowanie warunków pobocznych w LJMIVK. Heteroscedastyczność i jej formy. Testy na heteroscedastyczność GoldfeldaQuandta i Breuscha-Pagana. Estymacja w przypadku heteroscedastyczności. Autokorelacja i jej formy. Testy na autokorelację Durbina-Watsona i BreuschaGodfreya. Test autokorelacji Boxa-Ljunga. Estymacja w przypadku autokorelacji. Test normalnego rozkładu reszt Jarque-Bera. 13.Modele dynamiczne. Sezonowość. Stacjonarne procesy stochastyczne. Modele o opóźnieniach rozłożonych. Kointegracja. 14.Modele wykorzystujące dane przekrojowe i szeregów czasowych. Modele przekrojowej heteroscedastyczności. Modele przekrojowej korelacji. Modele z autokorelacją. Modele przekrojowej korelacji z autokorelacją. Typowe modele danych panelowych. Modele z efektami stałymi i efektami losowymi. 15. Modele wielorównaniowe. Założenia i zapis modelu. Postać strukturalna i zredukowana. Estymatory MNK postaci zredukowanej. Identyfikacja. Metody estymacji parametrów pojedynczych równań: pośrednia metoda najmniejszych kwadratów, metoda zmiennych instrumentalnych, uogólniona metoda najmniejszych kwadratów, podwójna metoda najmniejszych kwadratów, metoda największej wiarogodności z ograniczoną informacją, estymatory klasy k.
Literatura:	W. Greene "Econometric Analysis", Prentice Hall International 4 Ed.2003 [Sygn. Bibl. WNE UW: 28137] - W. W. Charemza, D. F. Deadman, "Nowa Ekonometria", PWE 1997 [Sygn. Bibl. WNE UW: 30679, S-9115 a-j] - A. Welfe, "Ekonometria", PWE 1998, 1995. [Sygn. Bibl. WNE UW: 28279, S-7960 a-k, 32045, S-9881 a-j]

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.