Panel adatok elemzése

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

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

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

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

OLS regresszió - ismétlés Mikroökonometria, 1. hét Bíró Anikó A tantárgy tartalma

Empirikus nehézségek. Termelési és költségfüggvények - elmélet. Termelési és költségfüggvények elmélet, folyt. Becslés három megközelítés

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Statisztika elméleti összefoglaló

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

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

Diagnosztika és előrejelzés

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

Táblázatok 4/5. C: t-próbát alkalmazunk és mivel a t-statisztika értéke 3, ezért mind a 10%-os, mind. elutasítjuk a nullhipotézist.

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

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

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

Intelligens elosztott rendszerek

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Kovács Judit ELEKTRO TEC HNIKA-ELEKTRONIKA 137

Diszkrét idejű felújítási paradoxon

Mátrixok és determinánsok

Volatilitási tőkepuffer a szolvencia IIes tőkekövetelmények megsértésének kivédésére

Foglalkoztatáspolitika. Modellek, mérés.

TENGELY szilárdsági ellenőrzése

Konfidencia-intervallumok

Adatcserével anonimizált mikroadatok használhatósága Egy szimulációs vizsgálat tanulságai*

MATEMATIKA FELADATLAP a 8. évfolyamosok számára

A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.

Bevezetés a programozásba. 3. Előadás Algoritmusok, tételek

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Házi feladatok megoldása. Veremautomaták. Házi feladatok megoldása. Házi feladatok megoldása. Formális nyelvek, 12. gyakorlat

MATEMATIKA FELADATLAP a 8. évfolyamosok számára

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

Gyakorló feladatok a kétváltozós regresszióhoz 2. Nemlineáris regresszió

Környezetfüggetlen nyelvek

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések

Környezetfüggetlen nyelvek

A lecke célja... A vállalati gazdálkodás célja hét A monopolerő hatása a kínálati magatartásra

Els gyakorlat. vagy más jelöléssel

Elektrokémia 05. Elektródreakciók kinetikája. Láng Győző. Kémiai Intézet, Fizikai Kémiai Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem Budapest

Kísérlettervezési alapfogalmak:

Sűrűségmérés. 1. Szilárd test sűrűségének mérése

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

ANOVA. Egy faktor szerinti ANOVA. Nevével ellentétben nem szórások, hanem átlagok összehasonlítására szolgál. Több független mintánk van, elemszámuk

5. előadás - Regressziószámítás

FELADATOK MÉRÉSELMÉLET tárgykörben. 1. Egy műszer osztálypontossága 2.5, a végkitérése 300 V. Mekkora a mérés abszolút hibája?

A paramétereket kísérletileg meghatározott yi értékekre támaszkodva becsülik. Ha n darab kisérletet (megfigyelést, mérést) végeznek, n darab

Elektrokémia 05. Elektródreakciók kinetikája. Láng Győző. Kémiai Intézet, Fizikai Kémiai Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

lindab füst Hő- és füstelvezető légcsatorna, négyszög


Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Regresszió-számítás. 2. előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek. Dr.

7. tétel: Elsı- és másodfokú egyenletek és egyenletrendszerek megoldási módszerei

A maximum likelihood becslésről

MATEMATIKA FELADATLAP a 8. évfolyamosok számára

REÁLIS GÁZOK ÁLLAPOTEGYENLETEI FENOMENOLOGIKUS KÖZELÍTÉS

Írjunk magyarul! Sikeres magyartanulást kíván a szerző, Schmidt Ildikó

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta

Gazdasági matematika I. tanmenet

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok

f (ξ i ) (x i x i 1 )

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

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

Diszkriminálnak-e a hazai munkáltatók?

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

PIACI SZERKEZETEK BMEGT30A hét, 1-2. óra: Differenciált termékes Bertrand-oligopólium, Stackelberg-oligopólium

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

Felvételi KÖZGAZDASÁG- ÉS GAZDÁLKODÁSTUDOMÁNYI KAR. Universitatea BABEŞ-BOLYAI. w w w. e c o n. u b b c l u j. r o BABEŞ-BOLYAI

Törésmechanika. Statikus törésmechanikai vizsgálatok

ZAJ- ÉS REZGÉSVÉDELEM

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet)

Szerven belül egyenetlen dóziseloszlások és az LNT-modell

OPTIMALIZÁLÁS LAGRANGE-FÉLE MULTIPLIKÁTOR SEGÍTSÉGÉVEL

MTM Hungária Egyesület. Világszerte a hatékonyság standardja

I. A közlekedési hálózatok jellemzői II. A közlekedési szükségletek jellemzői III. Analitikus forgalom-előrebecslési modell

MATEMATIKA FELADATLAP a 8. évfolyamosok számára

0.1 Deníció. Egy (X, A, µ) téren értelmezett mérhet függvényekb l álló valamely (f α ) α egyenletesen integrálhatónak mondunk, ha

Bevezetés a programozásba. 4. Előadás Sorozatok, fájlok

Térbeli pont helyzetének és elmozdulásának meghatározásáról - I.

1-2.GYAKORLAT. Az ideális keresztmetszet (I. feszültségi állapot)

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

Kalkulus II. Beugró kérdések és válaszok 2012/2013 as tanév II. félév

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

Négyszög. Lindab 1. Általános információk és elmélet. Safe 3. Szabályozók és mérőelemek 4. Tűz- és füstcsappantyúk 5. Kifúvófejek 6.

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

14 A Black-Scholes-Merton modell. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull

Kvantumoptikai alkalmazások

Egy látószög - feladat

Megjegyzések a mesterséges holdak háromfrekvenciás Doppler-mérésének hibaelemzéséhez

KIEGÉSZÍTÉS A VONALINTEGRÁLHOZ

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B

ANALÍZIS II. TÉTELBIZONYÍTÁSOK ÍRÁSBELI VIZSGÁRA

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL

Átírás:

Pnel dtok elemzése Mkroökonometr, 4. hét Bíró Ankó A tnnyg Gzdság Versenyhvtl Versenykltúr Központj és dás-ökonóm Alpítvány támogtásávl készült z ELE ák Közgzdságtdomány nszékének közreműködésével

Pnel dtok Keresztmetszet és dő dmenzó együtt Ugynzokról z egyénekről, háztrtásokról, vállltokról, állmokról stb. megfgyelés több dőpontbn Megfgyelések függetlenek?

Két dőszk modell β δ β 0 y x d 0 t d másodk dőszkbn : meg nem fgyelt, dőben konstns tényezők fx htás : meg nem fgyelt, dőben változó tényezők : összetett hbtg H korrelál x változóvl: OLS torzított, még h korreláltln s x változóvl

Dfferencálás: kesk: Dfferencálás y δ β 0 x Feltevés: x és függetlenek OLS hsználhtó eljesül, h független mndkét dőpontbn megfgyelt x értékektől (szgorú exogenás Szükséges: x-nek legyen szóródás x változzon dőben Változás ne legyen zonos mnden megfgyelésre Problém pl. nem, végzettség, életkor

Dfferencálás, folyt. Modell bővíthető: öbb mgyrázó változó Késleltetett htások Fő problém: Regresszorok szóródás jelentősen csökkenhet OLS becslés stndrd hbáj nő

Htásvzsgált Pnel dtok lklmzhtók htásvzsgáltokr Két csoport: kontrollcsoport és kezeltek csoportj (tretment grop Példák: támogtott vs. nem támogtott vállltok, képzésben résztvevő vs. részt nem vevő egyének Fontos: vzsgált két dőszk között legyen változás státszbn (kezelt vgy kontrollcsoportb trtozásbn!

Htásvzsgált, folyt. Progrmbn részvétel bnárs ndkátor: prog y ˆ β β δ d 0 y tret 0 t y β prog control Dfferenc dfferencábn becslőfüggvény Htásvzsgált módszere részletesen: nem tárgy krzsnk

y y Dfferencálás, több dőszk modell δ δ d α 0 α d3 3 t... δ d t... α d t β x t β x... β x k k... β x k k Feltevés: Cov( x j, s 0 t,s és j esetén Kérdés: tokorrelált? esztelhető H gen: OLS stndrd hb becslés torzított

Fxhtás modell Fxhtás modell: y és x dőbel vrncáját hsználj fel egyes keresztmetszet megfgyelés egységeken belül ( whn estmtor : y y β x β x ( y y OLS becslés Between estmtor : y és x dősoros átlgán keresztmetszet regresszó torzított, h korrelál x átlgávl β ( x x

Fxhtás modell OLS torzíttln, h x szgorún exogén és x korrelácój nem okoz torzítást Időben konstns x változók együtthtój nem becsülhető OLS stndrd hbák torzíttlnok, h tokorreláltln és homoszkedsztks Alterntív megközelítés: dmmy változó regresszó : fx htások dmmy mgyrázó változók lennének (N drb

Fxhtás (FE modell vgy dfferencálás (FD? : két módszer zonos > : H tokorreláltln: FE htásosbb, stndrd hbák torzíttlnok H véletlen bolyongás: FD jobb Köztes esetek? FE becslés kevésbé érzékeny szgorú exogenás krérm sérülésére, de érzékenyebb heteroszkedsztcársr és tokorrelácór

y Véletlenhtás modell β 0 β x Feltevés: Cov( x... β j, Korreláltlnság keresztmetszet OLS lklmzhtó lenne De: pnel dtokbn többlet nformácó vn Véletlenhtás (rndom effect, RE modell becslése: GLS módszer összetett hbtgok tokorrelácóját kezel Ekvvlens: trnszformált modell OLS becslése, ld. köv. d k x 0 k

Véletlenhtás modell becslése [ ] ( (... ( ( /( rnszformácó :, /(, ( 0 / k k k s v v x x x x y y s t v v Corr v β β β Becsüln kell prmétert OLS: 0. FE:.

Véletlenhtás vgy fxhtás modell? RE modell: dőben konstns mgyrázó változók együtthtój s becsülhető H megfgyelések nem teknthetők véletlen mntánk egy ngy poplácóból: FE H korrelál vlmelyk mgyrázó változóvl: FE esztelhető: Hsmn-prób

Gykorló feldtok W 3.3: Mért nem lklmzhtó dfferencálás, h évben két különböző keresztmetszet mntánk vn? (Exogenás? W 3.9: hlldékégető építésének htás ngtlnárkr W 3.: városbn tnló dákok számánk htás bérlet díjkr

Gykorló feldtok, folyt. W 4.3: Véletlenhtás modell: trnszformált modellben hbtg nll átlgú, konstns vrncájú és tokorreláltln ( [ ] ( ( ( ( 0 / /, (, ( ( 0 /, / Cov e e Cov e Vr v v e v v e v s s

EVews: pnel dtok Péld: W 4.8: mnkhely okttás támogtásánk htás okttásr fordított órákr Adt: jtrn.wf Idő ndkátor: yer, keresztmetszet ndkátor: fcode

EVews: pnel dtok dtstrktúr. Proc Strctre/Resze crrent pge. Dted pnel, keresztmetszet és dő változók megdás, blnce opcók NE legyenek kjelölve Új dtstrktúr: zonosító: fcode yer

EVews: pnel modell becslése Qck Estmte eqton LS Pnel optons: keresztmetszet vgy dőben fx vgy véletlen htás Stndrd hb becslése: heteroszkedsztcásr és tokorrelácór roboszts opcók Gykorlás: W 4.8 feldt megoldás

W 3.5, 4., 4.6. ház feldt