Bevezetés, tudnivalók, ökonometriai alapok

Hasonló dokumentumok
1. Technikai kérdések Adminisztratív ügyek Tudnivalók a félévről... 3

Ökonometria. Adminisztratív kérdések, bevezetés. Ferenci Tamás 1 Első fejezet. Budapesti Corvinus Egyetem

Bevezetés, tudnivalók, ökonometriai alapok

Ökonometria. Adminisztratív kérdések, bevezetés. Ferenci Tamás 1 tamas.ferenci@medstat.hu. Első fejezet. Budapesti Corvinus Egyetem

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

1. Technikai kérdések Adminisztratív ügyek Tudnivalók a félévről... 3

TANTÁRGYI ADATLAP I. TANTÁRGYLEÍRÁS

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Gazdasági matematika II. Tantárgyi útmutató

A Statisztika alapjai

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

KÖVETELMÉNYEK 2017/ félév. Informatika II.

FÉLÉVI KÖVETELMÉNYEK 2010/2011. tanév II. félév INFORMATIKA SZAK

A statisztika oktatásáról konkrétan

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Közgazdasági elméletek. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

TANTÁRGYPROGRAM 2012/13. ŐSZI FÉLÉV

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Gazdasági matematika I. tanulmányokhoz

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Statisztika 1. Tantárgyi útmutató

Kísérlettervezés alapfogalmak

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

TANTÁRGYPROGRAM 2015/16. ŐSZI FÉLÉV

Az európai integráció gazdaságtana

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

Méréselmélet MI BSc 1

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Hiányzó kreditek (30-60)

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Nemzetközi gazdaságtan. tanulmányokhoz

BEVEZETŐ Tantárgyi követelmények

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

1. Technikai kérdések Adminisztratív ügyek Tudnivalók a félévről... 3

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok I. útmutató

Gazdasági matematika 1 Tantárgyi útmutató

Adatbázis rendszerek Info MÁTRIX

Pénzügyi instrumentumok számvitele

Hiányzó kreditek (30-60)

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Matematikai alapok 1 Tantárgyi útmutató

Minőségelmélet kommunikációs dosszié MINŐSÉGELMÉLET. Anyagmérnök mesterképzés (MsC) Tantárgyi kommunikációs dosszié

Játékelmélet és stratégiai gondolkodás

Tantárgy adatlap Társadalom és lélektan

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Mit mond a XXI. század emberének a statisztika?

társadalomtudományokban

Minőségügy kommunikációs dosszié MINŐSÉGÜGY. Anyagmérnök alapszak (BsC) Tantárgyi kommunikációs dosszié

Modellkiválasztás és struktúrák tanulása

Gazdasági matematika

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

Regressziós vizsgálatok

KÖVETELMÉNYEK 2018/ FÉLÉV. 1. hét Szervezési feladatok. Tematika, követelmények.

TÁMOP-4.2.2/B-10/ Tantárgyi program (rövidített)

Kísérlettervezés alapfogalmak

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

VIZSGÁLATOK MEGFELELŐSÉGE

S atisztika 2. előadás

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)

Hiányzó kreditek (30-60)

Közgazdaságtan I. (N_AKA6, NGB_AK007_1, NGF_AK057_1, NGF_EG007_1) Az oktató adatai. Kötelező és ajánlott irodalom

Bevezetés az ökonometriába

y ij = µ + α i + e ij

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

FELADAT KIÍRÁS ÉS PONTOZÓ LAP

Mikro- és makroökonómia. Bevezető Szalai László

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Döntési módszerek

A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai. Dr. Nyéki Lajos 2015

BEVEZETŐ Tantárgyi követelmények

TANSZÉKI TÁJÉKOZTATÓ a KONTROLLING tantárgyhoz

TANSZÉKI TÁJÉKOZTATÓ az ÜZLETI TERVEZÉS tantárgyhoz

A TAkTÁodv lhtatápákah CÉigA okíaíásának célja A íaníáröónak náncs Élőíanulmánóá félíéíéléi dé a féldolöozásáí méökönnóííá méöalaéozzák

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Teljesítmény és erőforrás controlling

Szocio- lingvisztikai alapismeretek

Valószínűségszámítás összefoglaló

Lőre Vendel- Csigó Györbiró Alpár Üzleti szimulációk az oktatásban

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Számviteli Sajátosságok. tanulmányokhoz

Nyíregyháza, február 1.

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

PPKE ITK, 2014/2015 tanév. I. félév. Tantárgyi adatok és követelmények

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

KÍSÉRLET, MÉRÉS, MŰSZERES MÉRÉS

6. A tantervek szerepe az oktatás tartalmi szabályozásában

Valószínűségszámítás és statisztika

Részletes tantárgyprogram és követelményrendszer

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Vállalkozások pénzügyi alapjai

Költség és teljesítmény elszámolás

Kvantitatív módszerek

MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január

Mikroökonómia NGB_AK005_1

PSZK Mesterképzési és Távoktatási Központ / H-1149 Budapest, Buzogány utca / 1426 Budapest Pf.:35. Levező tagozat MESTERSZAK

Átírás:

Orlovits Zsanett orlovits@kgt.bme.hu BME GTK Közgazdaságtan Tanszék 2019. február 6.

Adminisztratív ügyek BMEGT30A107, BMEGT35A016 - Ökonometria kurzusok Honlap: http://kgt.bme.hu/tantargyak/bsc oldalon Ökonometria címszó alatt mindkét kurzus hallgatóinak Előadó: Orlovits Zsanett BME GTK Közgazdaságtan Tanszék - QA219 orlovits@kgt.bme.hu Fogadóóra: csütörtök 13-14, QA219 Tananyag: elsősorban az előadás fóliák (fent lesznek a honlapokon) Ajánlott irodalom, segédanyagok: Ramu Ramanathan: Bevezetés az ökonometriába alkalmazásokkal, Panem Kiadó, 2003 G.S. Maddala: Bevezetés az ökonometriába, Nemzeti Tankönyvkiadó, 2004 Jeffrey M. Wooldridge: Introductory Econometrics, A Modern Approach

Adminisztratív ügyek BMEGT30A107 - vizsgával záruló tárgy, 5 kredit BMEGT35A016 - félévközi jegyes tárgy, 5 kredit ZH-k: 3 db röpzárthelyi dolgozat az 5., 9. és 14. héten egyenként 20 percesek 15 pontos mindhárom külön-külön előadások időpontjában és helyszínén lesznek pótlás-javítás nincs, a TVSz-szel összhangban a legjobban sikerült két röpzh eredményét vesszük figyelembe aláírás feltétele: a 3 röpzh-ból legalább kettő esetében minimum 40%-os teljesítés külön-külön maximálisan szerezhető pont: 30 (+15), a minimum 12 pont BMEGT35A016 - ZH a 15. héten Többieknek írásbeli vizsga a vizsgaidőszakban Minden egyéb kérdésre a válasz a TAD-ban (ld. a honlapon).

Motiváció? Az előző félév statisztikái (BMEGT30A107): Kurzust felvett hallgatók száma: 299 Aláírást szerzett hallgatók száma: 216 (korábbi aláírással rendelkezők száma 10 alatti), ez nagyjából 72%-os teljesítés A vizsgára jogosult 216 hallgatóból legalább elégséges jegyet szerzett: 211(!), ez 97%-os teljesítés, a maradék 5 hallgatóból hárman nem is próbálkoztak a vizsgázással. A teljes hallgató létszám (299) nagyjából 70%-a szerzett sikeres vizsgajegyet. A következtetéseket az olvasóra bízom.

Az ökonometria alapjai - célok és feladatok Ismerkedés az ökonometriával: elmélet, módszerek, alkalmazások - modellorientált szemléletben!

Mi az ökonometria? Szó szerinti jelentés: "mérés a közgazdaságtanban". Pontosabban: Az ökonometria a matematika és a statisztika közgazdasági alkalmazására irányuló, önállósult, gyorsan fejlődő diszciplínák egyike. A közgazdaságtan, matematika és statisztika kölcsönhatásából kialakuló, ún. határtudományról beszélünk. A közgazdasági elméletnek akarunk empirikus tartalmat adni, hogy megerősítsük avagy megcáfoljuk azt. Célja: társadalmi-gazdasági jelenségek kvantitatív elemzése, modellezése, előrejelzése, és a megfelelő következtetések levonása. Adatelemzést végzünk, nem pedig adatgyűjtést!!! Kialakulása és szakmai megerősödése az 1930-as évek körüli válsághoz, és a második világháborúhoz köthető. (Gazdasági működések vizsgálata, hadászati kérdések.)

Mi az ökonometria? Ragnar Frisch, Econometrica indító száma: "... nem ugyanaz, mint a gazdaságstatisztika. De nem is azonos azzal, amit gazdaságelméletnek nevezünk... nem is tekinthető úgy, mint a matematika közgazdasági alkalmazásának szinonim kifejezése... az ökonometria lényege a kvantitatív közgazdaságtan és a statisztikai megfigyelés kölcsönös egymásba hatolása." Fő feladatok: közgazdasági összefüggések becslése hipotézisvizsgálat (elmélet és tények szembesítése) a közgazdasági változók viselkedésének előrejelzése. Azaz ún. gyakorlati közgazdaságtannak is nevezhetnénk, ahol a közgazdasági elmélet ellenőrzését végezzük tapasztalati úton, adatok segítségével, tesztelhető modellekkel, statisztikai eszközöket alkalmazva.

Az empirikus vizsgálat alapelemei Ok-okozati hatásra vagyunk mindig kíváncsiak, azaz a kauzalitás érdekel minket! Három nagy részre bonthatjuk ezt a folyamatot: adatgyűjtés, modellezés, eredmények értelmezése.

Adatgyűjtés

Adatgyűjtés - egy egyszerű példa Vizsgáljuk meg azt, hogy a több előadáson bent ülők év végi jegyei hogyan alakulnak a gyakrabban hiányzókéhoz. Igaz-e az, hogy az előadáson eltöltött időből lehet következtetni az év végi vizsgajegyre? Persze biztosan lehet, de helyes-e ez a következtetés? Vajon a két hallgatói csoport csak ebben az egy mutatóban tér el? Lehetséges, hogy a több előadást látogatók motiváltabbak is. Ez önmagában is javítja a jegyet, ugye? Akkor viszont mi a valódi ok? A több óralátogatás, a nagyobb motiváció, vagy esetleg mindkettő együtt?

Egy egyszerű példa Nehéz kérdés, hiszen a választott csoportok esetén egy olyan kérdést teszünk fel, mely esetén nem kizárólag ebben a tulajdonságban térnek el a csoportok, így hiába is találunk különbséget köztük, nem tudhatjuk, hogy ennek mi a valódi oka. Ezt hívják az egybemosódás problémájának. Hogyan lehetne ezt matematikailag/statisztikailag alátámasztani? Korrelációs együttható! Mit fog mondani ez? Azt mondja, hogy a szorgalmasabb óralátogatás együtt jár a jobb jeggyel, de azt nem mondhatjuk, hogy ez okozza a jobb jegyet!

Egy egyszerű példa Azaz nem az az érdekes, hogy ha valaki abban tér el, hogy több órán volt bent és jobb jegyet kapott, hanem ha valaki csak az óralátogatásban tér el a többiektől, és ekkor jobb jegyet ért el. Ezt szokás ceteris paribus elvnek is nevezni, és ez lesz a kulcskérdés a kauzalitás szempontjából is. Azaz a korreláció önmagában nem jelent kauzalitást! Mit sugall nekünk ez a példa? Azt, hogy sokféle módon gyűjthetünk nagyon sokféle adatot, és mindig figyelni kell arra, hogy ezek honnan származnak, milyen kérdésekre keressük a válaszokat, és ezekhez megkaptunk-e minden szükséges információt.

Adatgyűjtés fajtái Adatgyűjtés fajtái: Kísérlet, azaz véletlenszerűen kisorsoljuk a hallgatókat a különböző gyakoriságú óralátogatási csoportokba, és a félév végén e csoportok eredményeit hasonlítjuk össze. Ekkor nincs különbség a motiváltságban, és nagy valószínűséggel semmilyen más különbség sem lesz a csoportok közt. Csakhogy, ezzel befolyásoltuk az alanyokat, ezért volt a kísérlet elnevezés. Megfigyelés, azaz csak passzívan figyeljük meg az alanyokat, nem befolyásolunk semmit. Nehéz ekkor kauzalitásra jutni, de ehhez lesz majd nagy segítség az ökonometriai modellezés.

Adatok természete Az adatok jellegük szerint ökonometriai szempontból az alábbi csoportokra oszthatók: keresztmetszeti adatok több megfigyelési egység egyetlen időpontban idősoros adatok egy megfigyelési egység több időpontban, ld. pl. tőzsdei árfolyamok adatai e kettő kombinációja: panel adatok Ezen kurzus keretében csak az első kettővel foglalkozunk, a harmadik bőven meghaladja a kurzus kereteit.

Modellezés

Modellezés Minden gazdasági (vagy más) rendszer vizsgálata egy mögöttes logikai struktúrán, avagy modellen alapul, mely a rendszer szereplőinek viselkedését írja le, és az elemzés alapvető kerete. Minden tudománynak megvan a saját modellje. A közgazdasági modellezés a változók közötti ok-okozati összefüggések fogalmát tartalmazza, a változókat, mint matematikai objektumokat nem veszi figyelembe. Az ökonometriai modell ezzel szemben feltételeket tartalmaz a megfigyelt változók (potenciális) adat-generáló mechanizmusainak statisztikai eloszlásáról. A két modellezési koncepció közti váltás az empirikus projektek tipikus gyenge pontja.

Modellezés Alapvető célok és eszközök: A valóság egyszerű mását akarjuk létrehozni. Ám valóság túl bonyolult és összetett, másolni lehetetlen, így egyszerűsítünk, de ezzel persze torzítunk is! Erre majd vigyázni kell! A modellezés kulcsa az absztrakciós szint helyes megválasztása. Legyen a modell valósághű, de még kezelhető! Megkülönböztetünk egyegyenletes és szimultán ökonometriai modelleket. (keresleti és kínálati függvények becslése, makroökonómiai modellek)

Összefoglalás A valóságban jelen lévő állandó bizonytalanság miatt ún. sztochasztikus modellekkel foglalkozunk. A struktúrát előre megadjuk, ismeretlen paraméterekkel. Feladatunk e paraméterek becslése a minta segítségével. Persze a struktúrán változtatni lehet, de csak bizonyos határokon belül. Ez lesz a modell-specifikáció és diagnosztika kérdése. Cél: elemzés, előrejelzés Lépések: hipotézis felállítása, adatgyűjtés, modellezés, diagnosztika Iteratív feladat, véges, és lehetőleg kevés iteráció számmal.