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

Hasonló dokumentumok
GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

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

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

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

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

MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter február

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

Biomatematika 2 Orvosi biometria

A leíró statisztikák

STATISZTIKA. Gyakorló feladatok az első zh-ra

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Elemi statisztika fizikusoknak

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

Statisztikai alapfogalmak

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

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

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Vargha András Károli Gáspár Református Egyetem Budapest

1. Egy Kft dolgozóit a havi bruttó kereseteik alapján csoportosítottuk: Havi bruttó bér, ezer Ft/fő

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia. Szakmai felelős: Varga Júlia június

Segítség az outputok értelmezéséhez

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia. Szakmai felelős: Varga Júlia június

Területi fejlettségi egyenlőtlenségek alakulása Európában. Fábián Zsófia KSH

A valószínűségszámítás elemei

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

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia. Szakmai felelős: Varga Júlia június

GAZDASÁGI STATISZTIKA

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

EGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN

Matematikai statisztika

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA. Leíró statisztika

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

A Statisztika alapjai

STATISZTIKA I. Centrális mutatók. Helyzeti középértékek. Középértékek. Bimodális eloszlás, U. Módusz, Mo. 4. Előadás.

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Veszprém megye

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye

STATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy

2. el adás. Tények, fogalmak: árindexek, kamatok, munkanélküliség. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

STATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy

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

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

2. el adás. Tények, alapfogalmak: árindexek, kamatok, munkanélküliség. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Szabolcs-Szatmár-Bereg megye

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Csongrád megye

Biostatisztika Összefoglalás

Matematika III. 8. A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai Prof. Dr. Závoti, József

Nyugdíjbomba globális öregedés társadalmi hatásai a nyugdíjbiztosításra

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B

Megoldások. Az ismérv megnevezése közös megkülönböztető szeptember 10-én Cégbejegyzés időpontja

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN Készült a TÁMOP /2/A/KMR pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK

A sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos

1.1: Egy felmérés során a BGF-ről frissen kikerült diplomások jövedelmét vizsgálták.

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia. Szakmai felelős: Varga Júlia június

MEZŐGAZDASÁGI ÁRAK ÉS PIACOK

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Kísérletek tervezése és értékelése

7, 6, 0, 4, 0, 1, 5, 2, 2, 16, 1, 0, 2, 3, 9, 2, 4, 10, 3, 1, 2, 12, 4, 1

Vizuális adatelemzés

Változók eloszlása, középértékek, szóródás

ALKALMAZOTTI LÉTSZÁM AZ ERDŐGAZDÁLKODÁSBAN, A FA- ÉS BÚ-

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Országos kompetenciamérés eredményeinek kiértékelése 6. és 8. évfolyamokon 2012

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

JA45 Cserkeszőlői Petőfi Sándor Általános Iskola (OM: ) 5465 Cserkeszőlő, Ady Endre utca 1.

5. Előadás. Grafikus ábrázolás Koncentráció elemzése

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Heves megye

Hallgatók Diplomás Pályakövetési Rendszer Intézményi adatfelvétel a felsőoktatási hallgatók körében Módszertani összefoglaló

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

STATISZTIKAI ADATOK. Szerkesztette Bálint Mónika. Összeállította busch irén Fazekas Károly Köllő János Lakatos Judit

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Középtávú előrejelzés a makrogazdaság és az államháztartás folyamatairól

MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter február

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

EGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN

OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia Szakmai felelős: Varga Júlia június

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Átírás:

GAZDASÁGSTATISZTIKA

GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az MTA Közgazdaságtudományi Intézet, és a Balassi Kiadó közreműködésével.

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA Készítette: Bíró Anikó Szakmai felelős: Bíró Anikó 2010. június

GAZDASÁGSTATISZTIKA 2. hét Adattípusok, leíró statisztikák, indexszámok Bíró Anikó

Idősoros Időben rendezett változók Adattípusok I. Megfigyelési gyakoriság (pl. havi, évi) Jelölés: Y t Példák (makro, pénzügyi egyéni?) Keresztmetszeti Egy adott időpontban gazdaság szereplőiről minta Példák (egyének, vállalatok, országok) Jelölés: Y i Véletlen minta

Panel Adattípusok II. Idősoros + keresztmetszeti együttesen Keresztmetszeti mintáról megfigyelés több időpontban Jelölés: Y it Példák (GDP európai országokban, egyéni keresetek alakulása)

Adattípusok III. Mennyiségi és minőségi Kvantitatív: pl. infláció, jövedelem Kvalitatív: pl. férfi/nő, iskolai végzettség számokká alakítjuk Szint és növekedés Pl. foglalkoztatottak száma vs. változása ( Yt 1 % változás Y t Y t ) 100

1994/ 1995/ 1996/ 1997/ 1998/ 1999/ 2000/ 2001/ 2002/ 2003/ 2004/ 2005/ 2006. 2007. 2008. 2009. Idősorok ábrázolása HUF/USD havi középárfolyam 350 300 250 200 150 100 50

Millions Idősorok ábrázolása EU27 népesség 500 490 480 470 460 450 440 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Hisztogramok Keresztmetszeti adatok ábrázolása Példa: egy főre jutó jövedelem megoszlása Egyenlő osztályközök (rekesznagyság) Excelben célszerű megadni adatoktól függően Gyakoriság egyes osztályközökben

0 15000 30000 45000 60000 75000 90000 105000 120000 135000 Gyakoriság Hisztogram, példa Penn World: országok megoszlása lakosság száma szerint (rekesznagyság: 5000) Lakosság (ezer fő) hisztogram 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000 Gyakoriság Hisztogram, példa SHARE: keresztmetszeti minta 50+ lakosság körében Autó értéke, osztrák részminta (rekesznagyság: 1000) Autó értéke hisztogram - Ausztria, 50+ 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 Euró

Munkanélküliségi ráta (%) Két változó közti összefüggés KSH: megyei adatok Pontdiagram 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 GDP/fő (ezer Ft)

# óvodás gyermek Pontdiagram Eurostat: tanulók létszáma országonként, 2007 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 # felsőoktatási tanuló

Leíró statisztikák Eddig: grafikus módszerek Leíró statisztika: számszerűen összefoglalni változó jellemzőit Szintje? átlag, medián, módusz Változékonysága? szórás, terjedelem

Átlag Y N: minta elemszáma i N 1 N Y i Példa: országok átlagos lakossága (Penn World Table) kb. 34 millió

Módusz Módusz: leggyakoribb érték Probléma: nem mindig létezik (pl. minden értékből egy), több módusz is lehet Megoldás lehet: hisztogram legmagasabb pontja (függ osztályközöktől) osztályköz közepe

Medián, percentilisek Medián: középső érték megfigyelések fele alatta X-edik percentilis: megfigyelések X%-a kisebb értéket vesz fel Kvartilis: negyedeli az adatokat 1. kvartilis: 25% alatta, 2. kvartilis = medián

0 15000 30000 45000 60000 75000 90000 105000 120000 135000 Gyakoriság Ferdeség (skewness) Példánkban: átlag > medián Néhány nagy érték átlag nagy Balra ferde Jobbra elnyújtott 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Lakosság (ezer fő) hisztogram

Szóródás Terjedelem: maximum és minimum közti eltérés Nem megbízható (kiugró értékek) Variancia: átlagos négyzetes eltérés Szórás: s Var i N 1 ( Y N i Y ) 1 2 Önmagában nehezen értelmezhető

Indexek Árindex Árszínvonal, átlagos ár nehezen értelmezhető Árindex: bázisidőszak %-ában kifejezett árszínvonal Éves infláció: évenként változó bázis

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 % Éves árindex, példa 25 20 15 10 5 0-5 Busz menetjegy Fehér kenyér, kg

Népesség változása Bázis: előző év Népesség változása, EU27 1.006 1.005 1.004 1.003 1.002 1.001 1 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008

Összefoglalás Adattípusok: Idősoros, keresztmetszeti, panel Kvantitatív, kvalitatív Grafikus módszerek: idősorok, hisztogram, pontdiagram Leíró statisztikák: Átlag, módusz, medián Ferdeség Szóródás

Gyakorlat Grafikus módszerek, leíró statisztikák, indexek

1994. 1995. 1996. 1997. 1998. 1999. 2000. 2001. 2002. 2003. 2004. 2005. 2006. 2007. 2008. 2009. Idősorok ábrázolása HUF/USD havi középárfolyam 350 300 250 200 150 100 50 HUF/EUR árfolyam? Idősor grafikon, elemzés

Hisztogramok Keresztmetszeti adatok ábrázolása Excel: Analysis ToolPak bővítmény Egyenlő osztályközök (rekesznagyság) Excelben célszerű megadni adatoktól függően Gyakoriság egyes osztályközökben Excel: hiányzó adatok problémája sorbarendezéssel kiküszöbölhető

0 15000 30000 45000 60000 75000 90000 105000 120000 135000 Gyakoriság Hisztogram, példa Penn World: országok megoszlása lakosság száma szerint Lakosság (ezer fő) hisztogram 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 GDP/fő megoszlása? Tipp: rekesznagyság 2000

Munkanélküliségi ráta (%) Pontdiagram Két változó közti összefüggés KSH: megyei adatok 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 GDP/fő (ezer Ft) GDP/fő és regisztrált gazdasági szervezetek száma? Mi várható, mi látszik?

Átlag Y N: minta elemszáma i N 1 N Y i Példa: országok átlagos lakossága, átlagos jövedelem/fő (Penn World Table)

Módusz Módusz: leggyakoribb érték Példák: Országok népessége Egy főre jutó GDP Hisztogram alapján!

Medián, percentilisek Medián: középső érték megfigyelések fele alatta X-edik percentilis: megfigyelések X%-a kisebb értéket vesz fel Excel: leíró statisztikák (medián) + percentilis függvény Példa: medián, 3. kvartilis népesség és GDP/fő adatokon? Pl. Medián=PERCENTILIS(B3:B189;0.5)

Szóródás Terjedelem: maximum és minimum közti eltérés MIN(), MAX() függvények Nem megbízható (kiugró értékek) Variancia: átlagos négyzetes eltérés Szórás: s Var i N 1 ( Y N i Y ) 1 2 Szóródás mértékei GDP/fő Penn World adatokon (leíró statisztika tábla + függvények)

Indexek KSH adatok alapján Kenyér, buszjegy árindexe Fix bázis Évenként változó bázis Grafikus vizsgálat

Házi feladat (csoportos) 1.: egy tetszőlegesen választott idősoros változó grafikus elemzése 2.: egy keresztmetszeti minta közgazdasági indikátorának vizsgálata hisztogrammal 3.: egy keresztmetszeti minta két indikátora közti összefüggés vizsgálata pontdiagrammal Mindhárom kérdéshez ábra + egy bekezdésnyi elemzés!