GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június

Hasonló dokumentumok
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

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

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

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

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

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

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

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

A sztochasztikus idősorelemzés alapjai

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

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

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

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

Instrumentális változók módszerének alkalmazásai Mikroökonometria, 3. hét Bíró Anikó Kereslet becslése: folytonos választás modell

A gazdasági növekedés mérése

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

Statisztika gyakorló feladatok

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

Statisztika II. előadás és gyakorlat 1. rész

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B

l i nda b we si mpl i f y c on str u ction LindabConstruline Lindab Z-C-U profilok Műszaki információ

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

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

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

GAZDASÁGSZOCIOLÓGIA I.

GAZDASÁGI ÉS ÜZLETI STATISZTIKA jegyzet ÜZLETI ELŐREJELZÉSI MÓDSZEREK

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

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

BEVEZETÉS A PSZICHOLÓGIÁBA

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

BEVEZETÉS A PSZICHOLÓGIÁBA

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ESSZÉÍRÁS. Készítette: Reich Orsolya. Szakmai felelős: Wessely Anna június

EGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

A közgazdasági Nobel-díjat a svéd jegybank támogatásával 1969 óta ítélik oda. 1 Az

Negyedik gyakorlat: Szöveges feladatok, Homogén fokszámú egyenletek Dierenciálegyenletek, Földtudomány és Környezettan BSc

STATISZTIKAI IDŐSORELEMZÉS A TŐZSDÉN. Doktori (PhD) értekezés

GAZDASÁGPOLITIKA. Készítette: Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter június

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

Több diszkrét kimenet multinomiális és feltételes logit modellek

4. Fejezet BERUHÁZÁSI PROJEKTEK ÉRTÉKELÉSE Beruházási pénzáramok értékelése Infláció hatása a beruházási projektekre

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta

Volt-e likviditási válság?

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

1. gyakorlat ( ), Bevezető analízis 1., ősz (Besenyei Ádám csoportja)

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

dr. Tóth Zita november 21. MIE konferencia

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

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

EGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN

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

Ikerház téglafalainak ellenőrző erőtani számítása

Lifelong learning? továbbképzésére vonatkozó tervezet bemutatása. MIE Konferencia, Pécs, május 30.

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

KELET-KÖZÉP EURÓPAI DEVIZAÁRFOLYAMOK ELİREJELZÉSE HATÁRIDİS ÁRFOLYAMOK SEGÍTSÉGÉVEL. Darvas Zsolt Schepp Zoltán

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

RÖVID TÁVÚ ELİREJELZİ MODELL MAGYARORSZÁGRA

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

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

ALP Többcélú Lézerrendszer Parkolószenzor A KÉSZÜLÉK RÉSZEI. A készülék fő részei, a központi egység és az érzékelő(k) külön csomagoltak.

7. Előadás. Makrók alkalmazása. Salamon Júlia. Előadás I. éves mérnök hallgatók számára

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

Bevezetés, tudnivalók, ökonometriai alapok

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 3. hét A KERESLETELMÉLET ALAPJAI. HASZNOSSÁG, PREFERENCIÁK

GAZDASÁGSZOCIOLÓGIA II.

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

ipari fémek USA :30 Készletjelentés m hordó július USA :30 Tartós cikkek rendelésállománya % június 0.5

6. szemináriumi. Gyakorló feladatok. Tőkekínálat. Tőkekereslet. Várható vs váratlan esemény tőkepiaci hatása. feladatok

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

Mesterséges Intelligencia MI

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

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

Fizika A2E, 7. feladatsor megoldások

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

Statisztika, próbák Mérési hiba

Dinamikus optimalizálás és a Leontief-modell

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

GAZDASÁGSZOCIOLÓGIA I.

Bizalom és megbízhatóság egy módosított ismételt bizalomjáték eredményei*

Az Excel Solver bővítményének megismerése Feladatok gyakorlása BMF-NIK ősz 3

A BIZOTTSÁG MUNKADOKUMENTUMA

Lineáris programozási modellek érzékenységvizsgálati eredményeinek alkalmazási problémái a termelésmenedzsmentben. Dr. TamásKoltai

JOG ÉS KÖZGAZDASÁGTAN

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGPOLITIKA. Készítette: Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter június

ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu

MEZŐGAZDASÁGI ÁRAK ÉS PIACOK

Tartalom. Időrelék. Időrelék. Időrelék BT-SERIES - Áttekintés D.2. BT-SERIES - Időrelék D.4. MCZ-SERIES- Időrelék D.8. DK-SERIES - Időrelék D.9 D.

Makroökonómia. 4. szeminárium

Átírás:

GAZDASÁGSTATISZTIKA Készül a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázai projek kereében Taralomfejleszés az ELTE TáTK Közgazdaságudományi Tanszékén, az ELTE Közgazdaságudományi Tanszék, az MTA Közgazdaságudományi Inéze és a Balassi Kiadó közreműködésével. Készíee: Bíró Anikó Szakmai felelős: Bíró Anikó 2010. június

GAZDASÁGSTATISZTIKA 9. hé Oszo késleleésű modellek Bíró Anikó 2. zh. Megbeszélése Idősorelemzés Kereszmeszei vs. idősoros adaok Nehézségek idősorelemzésben Késlelee haások dinamikus modell Nem sacioner válozók hamis regresszió Excel nehézkes helyee: EViews (alapokról: gyakorlaon) Késlelee válozók Y, X, W Z 1,..., T X X 1,..., T 1 j,, T megfigyelés s T megfigyelés s 2,..., T T -1 megfigyelés s j 1,..., T T - j megfigyelés s 2

Y regressziója W-re: T 1 megfigyelés OLS: min korábban (feléve: sacionárius válozók) Példák Kamacsökkenés infláció Tanfolyamon részvéel kerese 1. példa munkavédelmi okaás safey.xls egy vállala idősoros adaai 60 hónapon á Y: baleseek miai veszeség (GDP/hó) X: munkavédelmi okaás (óra/fő/hó) 4 időszaki oszo késleleésű modell: Y 0X 1X 1 2X 2 3X 3 4X 4 Késleleés EViews-ban: X( 1) e Megfigyelések száma: kiigazíás uán 56 Becslés eredménye Válozó Koefficines -sa. P-érék. C 91173.32 46.759 0.0000 Okaás 131.99 2.783 0.0076 Okaás( 1) 449.86 9.459 0.0000 Okaás( 2) 422.52 9.032 0.0000 Okaás( 3) 187.10 3.927 0.0003 Okaás( 4) 27.77 0.583 0.5627 Együhaók érelmezése Képzés haása j hónap múlva, ceeris paribus Összeg: eljes haás U-alak 3

2. példa szabadalmak 1960 1993 USA éves adaok (forrás: Grel Ramanahan) Y: szabadalmak száma (ezer) X: R&D kiadások (mrd USD) Szükségesek-e késlelee válozók? Hány időszaki késleleés? Becslés eredménye Függő válozó: szabadalom Módszer: OLS Mina(kiigazíva): 1964 1993 Megfigyelések száma: kiigazíás uán 30 Válozó Koefficiens Sd. hiba -sa. P-érék C 26.327 4.148 6.347 0.000 RD 0.597 0.459 1.298 0.207 RD( 1) 0.867 0.971 0.893 0.381 RD( 2) 0.013 1.098 0.012 0.991 RD( 3) 0.640 0.995 0.649 0.526 RD( 4) 1.347 0.494 2.727 0.012 R-négyze 0.964 Késleleés hosszának megválaszása Leghosszabb, még ésszerű késleleés megválaszása, qmax Becslés, qmax szignifikanciájának eszelése. Ha szignifikáns: végezünk. Ha nem szignifikáns: késleleés hosszának csökkenése. 2. pon ismélése qmax 1, qmax 2, késleleéssel 4

Összefoglalás Oszo késleleésű modell Modell felírása Együhaók érelmezése Késleleés hosszának megválaszása Gyakorla EViews használa Az EViews és más szofverek Saiszikai ökonomeriai szofver Felhasználóbará, idősoros elemzésre nagyon jó Help fájlok (User s guide) Saa Több beépíe eljárása van, jobban programozhaó Kereszmeszei és panel elemzésre jobban használhaó Grel Ingyenesen leölheő Panel- és öbbválozós idősor-modellekre hiányos Excel Idősorelemzésre nem alkalmas Nagy adabázisokra nehézkes 5

Adaok beölése 1. Példa: educ.xls File/new/workfile annual Objecs/new objec/series edi Copy pase Name Adaok beölése 2. Példa: safey.xls File/new/workfile undaed Procs/Impor/Read ex-lous-excel Forrásfájl legyen bezárva! Excel shee name: safey Upper-lef daa cell: pl. A2 Names for series: pl. loss rain mindké adasor beolvassa Válozók kezelése Megnyiás, deskripív saiszikák, grafikonok View/Descripive saisics View/Graph Több adasor együesen is kijelölheő (open as group) Válozó generálás (genr) Mina: smpl smpl 1 20 smpl @all Vagy: quick/sample 6

Regresszió Quick/esimae equaion Konsans felüneni! Vagy: equaion name.ls Oupu formáuma, view opciók Gyakorlás Educ.xls fájl imporálása EViews-ba Y: GDP éves növekedés X: okaási kiadás/fő 16 éven aluliakra Deskripív saiszika GDP éves növekedéséről Oszo késleleésű modell becslése, 5 éves késleleéssel (késleleés: X( 1)) Késleleés hosszának megválaszása (feléelezés: max. 10 év) Késleleés hosszának megválaszása Leghosszabb, még ésszerű késleleés megválaszása, q max Becslés, q max szignifikanciájának eszelése. Ha szignifikáns: végezünk. Ha nem szignifikáns: késleleés hosszának csökkenése. 2. pon ismélése q max 1, q max 2, késleleéssel 7

Gyakorló felada 8.1, 8.2 EViews programmal! Safey.xls fájl max. késleleés legyen 6 hónap Házi felada (egyéni) Egy eszőleges (de közgazdaságilag ésszerű) kereszmeszei modell becslése EViews programmal Modell rövid ismereése Függő válozó deskripív saiszikája, hiszogramja Korreláció ké eszőleges válozó közö Becslés, együhaók érelmezése 8