Adminisztratív kérdések, bevezetés Ferenci Tamás 1 tamas.ferenci@medstat.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Első fejezet
Tartalom 1 2 Alapvetés az ökonometriai modellezéshez Az ökonometria adatai és módszertana 3 Az bemutatása
Hol vagyunk most? Bevezetés az ökonometriába (de formálisan: ) kurzus (4MK24NAK01M) G Kar, pénzügy mesterszak, nappali munkarend Egy félév (szemben például a K Karos alapszakos ökonometria oktatással) A kurzus honlapja: http://www.medstat.hu/oko.html
Oktatók és oktatás Előadás Ferenci Tamás BCE Statisztika Tsz., óraadó E-mail: tamas.ferenci@medstat.hu Hétfő 13:10-14:30, E. 1. előadó (régi épület) Gyakorlatvezetők Keresztély Tibor (G2 kurzus) BCE Statisztika Tsz., egyetemi adjunktus Csütörtök 9:40-11:00 S. 2.220 Fellner Zita (G3 kurzus) BCE Statisztika Tsz., demonstrátor Szerda 11:20-12:40, S. 2.220??? (G4 kurzus)??? Csütörtök 11:20-12:40, S. 2.220
Osztályozás A kurzus státusza: vizsgával záruló (V); 5 kredit A félév során 80 pontot lehet szerezni, összetételt lásd mindjárt Pontok jegyre konvertálása a szokásos Statisztika Tanszékes stílusban (40-től elégséges, onnan 10-esével felfelé)
Megszerezhető pontok A félév során 80 pontot lehet szerezni, a következő összetételben: Gyakorlatokon 4 alkalommal röpzh, 3 legjobb számít, egyenként 5, összesen 15 pont Félév végéig 2 házi feladat beadása, 5 és 10, összesen 15 pont Két teljesen kidolgozott adatelemzés (pontos specifikáció a honlapon) Valós adatokon, gretl használatával Írásban kell beadni, a szorgalmi időszak utolsó napjáig Szóban meg kell védeni a vizsga eredményhirdetésén! Vizsgaidőszakban vizsga, 50 pont Írásban (mintavizsga a honlapon, formát mutatja); igény szerint szóbeli vizsga (tételsor a honlapon) Feleletválasztás, többszörös feleletválasztás (oda-vissza), példamegoldás és kifejtős (elméleti) kérdések
Pluszpontok A félév során pluszpontok is szerezhetőek, jellemzően a 0,25 3 pont tartományban: ezek közvetlenül hozzáadódnak a többi ponthoz az évvégi elszámolásnál! Pluszpontot három dologért lehet szerezni: 1 Gyakorlati aktivitás honorálása 2 Kiadott pluszmunka (jellemzően valamilyen kutatási feladat) elvégzése, ld. mindjárt 3 Cikkfeldolgozás, egyéb önálló munka
Pluszpontok A pontszám nem bináris Többen is megcsinálhatják A legjobbat, vagy a legjobbakból készült szintézist kirakom a honlapra, ha a szerzőik hozzájárulnak Beadási határidő nincs
Pluszmunkák Példának okáért, az első pluszmunka kiírása így fog majd hangozni: Készíts összefoglalót a főbb ökonometriai paraméterek értelmezéséről, példákkal! (1,5 pont) A többit majd szóban közlöm (ill. rakom fel a honlapra) a félév során folyamatosan
Segédanyagok, ajánlott irodalom Két szóba jövő könyv: R. Ramanathan: Bevezetés az ökonometriába, alkalmazásokkal (Panem Kiadó, 2003) G. S. Maddala: Bevezetés az ökonometriába (Nemzeti Tankönyvkiadó, 2004) Ramanathan: gyakorlatorientáltabb, idősoros rész problémás; beszerezhetőség? Maddala: sokkal mélyebb elmélet, több téma; idősorhoz egyébként is ajánlott Angolul Jeffrey M. Wooldridge: Introductory Econometrics, A Modern Approach című műve az alapolvasmány Előadásdiák (és egyéb anyagok) elérhetőek a honlapon (http://www.medstat.hu/oko.html) Diasor handout és lecture note stílusban is fent lesz
Egy kis copyright Ezen diasor alapját jelentő diák, valamint a legtöbb gyakorlaton használt adatbázis Hajdu Ottó munkája
Miről fog szólni a félév Ismerkedés az ökonometriával... Elmélet röviden Módszerek és alkalmazási területek bőven... tehát inkább horizontális ismeretbővítés Szemléletünk modellorientált lesz A vizsgált jelenségekre (elsősorban: társadalmi-gazdasági) ökonometriai modelleket alkotunk...... hogy azok alapján a jelenségeket előrejelezzük elemezzük Tehát: társadalmi-gazdasági jelenségek kvantitatív elemzésére adunk eszközt
Miért bevezetés? A modern ökonometria rendkívül matematika-igényes, ha precízen csinálják Bár gyakorlati tudomány, de ha szabatosan tárgyalják, akkor jó öreg definíció-tétel-bizonyítás tudomány, nagyon-nagyon komoly matematikai apparátussal Mi ezt szinte teljesen megpsóroljuk!... ettől bevezetés Nem bizonyítunk semmit, precíz tétel-kimondás is alig Ehelyett a módszerek alkalmazására koncentrálunk, az alapok matematikailag precíz tárgyalását megspórolva
Előkövetelmények Formálisan: Statisztika I., Statisztika II. De facto: Statisztika I. gyakorlatilag semmi Statisztika II. intenzíven, különösen: becsléselmélet és hipotézisvizsgálat Valószínűségszámítás különösen az idősoros részhez (alapfogalmak, valószínűségi változó, eloszlás- és sűrűségfüggvény, momentumok, korreláció, kovariancia) Lineáris algebra (mátrixokkal kapcsolatos alapismeretek sokszor szükségesek lesznek)
Amit még tudni kell A tanszéki honlap nem frissül, nem is a mostani félévre vonatkozik (ld. helyette a kurzus honlapját, ott minden fent van) Előadások interaktívak Gyakorlatokon a tanult módszerek alkalmazása Használt programok: Excel és gretl gretl-ről még lesz szó gyakorlaton Akit ez sem rémített meg, bátran jelentkezzen, ha van kedve a tananyagon túl is foglalkozni ökonometriával: egyéni kutatásokat, TDK-sokat szívesen látunk!
Mi az ökonometria? Alapvetés az ökonometriai modellezéshez Az ökonometria adatai és módszertana Nem statisztika alkalmazása történetesen pont gazdasági adatokra...... nem matematika, amihez történetesen adatok is rendelhetőek...... a hangsúly az adatok és a módszerek kölcsönös egymásra hatásán van. Definíció () Az ökonometria feladata gazdasági-társadalmi jelenségek statisztikai modellezése. Beszéljünk mindhárom komponensről! Statisztikai ( módszertani bázis) Modellorientált ( lásd később) Gazdasági-társadalmi jelenségekkel foglalkozik ( esettanulmányok használata)
A modellezésről általában Alapvetés az ökonometriai modellezéshez Az ökonometria adatai és módszertana i modelleket alkotunk... de mit mondhatunk a modellekről általában? A modellezés torzított lényegkiemelés! Azaz: a valóság egyszerű mását hozzuk létre Motiváció: a valóság túl bonyolult, hogy a maga eredeti formájában vizsgáljuk Épp azért egyszerűsítünk, hogy vizsgálni tudjuk valamilyen számunkra kényelmes eszközzel ez legtöbbször matematikai A modell épp azért egyszerűsít, hogy vizsgálható legyen... de közben szükségképp torzít is lásd a turistatérkép példáját Ebből is látszik: a modellezés kulcsa az absztrakciós szint helyes megválasztása Kompromisszumos döntés, optimum keresése: egyensúly a kezelhetőség és a valósághűség között
Az ökonometriai adatok természetéről Alapvetés az ökonometriai modellezéshez Az ökonometria adatai és módszertana Pontosság kérdése Az adatok jellegük szerint csoportosíthatóak: Keresztmetszeti adatok (több megfigyelési egység egyetlen időpontban) Idősoros adatok (egy megfigyelési egység több időponton keresztül) A kettő kombinációja: paneladatok
Alapvetés az ökonometriai modellezéshez Az ökonometria adatai és módszertana Az ökonometriai modellezés módszertana Az ökonometriai modellezés tipikus lépései 1 Hipotézis felállítása (tipikusan: elmélet állítását empirikusan ellenőrizni vagy társadalmi-gazdasági kérdést kvantitatíve megválaszolni) 2 Adatgyűjtés 3 Modell kiválasztása (nem csak a jellege, a bonyolultsága is) 4 Modell becslése 5 A modell és a valóság szembesítése, modelldiagnosztika Iteratív folyamat! Ha viszont már jó a modell, akkor használhatjuk: Elemzés Előrejelzés Cél tehát: kérdések megválaszolása
Lakásár-adatbázis Az bemutatása Az adatbázis budai használt lakások kínálati árát [M Ft], és bizonyos jellemzőit tartalmazza, jelesül: Alapterület [m 2 ] Teraszméret [m 2 ] Szobák száma [db] Félszobák száma [db] Fürdőszobák száma [db] Hányadik emeleten van? [N] Déli fekvésű? [I/N] Valós adatok a 2000-es évek elejéről 1406 megfigyelési egység
Modellezési feladat megfogalmazása Az bemutatása Adjunk ökonometriai modellt a kínálati árra! Tehát: hogyan magyarázhatjuk a kínálati ár alakulását a lakás jellemzőivel? Ha erre sikerül modellt építenünk: Elemzés: hogyan hatnak az egyes tényezők az árra? Példák: Mennyivel kell többet fizetni egy m 2 -rel nagyobb lakásért? Befolyásolja-e a fekvés (déli vagy sem) az árat? Van-e összefüggés a két tényező között, tehát igaz-e, hogy a déli fekvésű lakásoknál többe kerül +1 m 2, mint a nem déli fekvésűeknél? Előrejelzés: Ha ismerjük egy lakás alapterületét, teraszméretét stb., milyen árat becsülhetünk rá?