Zrozumieć estymowanie ekonometryczne 2400-ZEWW835
Kurs jest kontynuacją przedmiotu "Zrozumieć modelowanie ekonometryczne", jednak nie jest konieczne ukończenie pierwszej części, aby w pełni wykorzystać prezentowaną podczas zajęć wiedzę. W przeciwieństwie do poprzedniej części, gdzie poruszone były metody budowania modelu ekonometrycznego ze szczególnym naciskiem na badanie relacji przyczynowo skutkowych, tematyka tego przedmiotu jest skupiona na aspektach i niuansach technik estymacyjnych: na pogłębionym zrozumieniu miar, testów, wykresów i statystyk. Wspólnie będziemy się uczyć jak rozumieć problemy wynikające z jakości i typu danych oraz jakie informacje da się wydobyć informacji generowanych przez procedury obliczeniowe. Analizowane będą też rozszerzenia standardowego modelu MNK jako sposób rodzenia sobie z problemami zbyt restrykcyjnych założeń.
Podobnie jak w poprzedniej części, metodą dociekania będzie tworzenie symulacyjnych danych, które to pozwolą zobrazować problem oraz poszerzyć zrozumienie danego aspektu wnioskowania statystycznego w ekonometrii.
Poziom kursu jest ustalony na poziomie zainteresowanych ekonometrią osób z kierunku IiE, jednak nie ma przeszkód, żeby zainteresowane badaniami osoby z kierunków ogólnych uczęszczały na ten przedmiot. Aby ze zrozumieniem brać udział w przedmiocie, powinno się mieć ukończone przedmioty: Statystyka Matematyczna oraz Ekonometria. Znajomość programu R-CRAN nie jest wymagana, ale jest bardzo pomocna.
Ramowy plan zajęć [dostosowany do poziomu i zainteresowań grupy]:
[1-3 zajęć] Wstęp: Wprowadzenie do problematyki, minimalistyczne wprowadzenie do środowiska R, pierwsze symulacje.
[4-6 zajęć] Błędy I i II rodzaju: dominacja w wnioskowaniu statystycznym bezkrytycznego stosowania kryterium p-value, analiza zaleceń: American Statistical Association (ASA) "Statement on Statistical Significance and P-Values". Sytuacje zaburzenia błędu I rodzaju, analizy mocy testów.
[1-2 zajęć] Dogłębna analiza wykresów i statystyk.
[4-6 zajęć] Konsekwencje niespełnienia założeń w kontekście testów ekonometrycznych i statystycznych.
[2-4 zajęć] Prezentacje projektów.
Rodzaj przedmiotu
Efekty kształcenia
WIEDZA
• Zna podstawowe problemy modelowania ekonometrycznego
• Zna symulacyjne podejście do badania własności miar ekonometrycznych i statystycznych
• Posiada wiedzę o oprogramowaniu niezbędnym do stworzenia modeli ekonometrycznych i eksperymentów obliczeniowych
UMIEJĘTNOŚCI
• Potrafi samodzielnie i krytycznie analizować wyniki modelowania ekonometrycznego
• Może wykorzystywać różne zestawy danych do prowadzenia własnych badań
KOMPETENCJE SPOŁECZNE
• Jest krytyczny w stosunku do prezentowych problemów ekonometrii i statystyki w badaniach społecznych oraz dąży do racjonalnego wyjaśnienia otaczających go zjawisk ekonomicznych i społecznych, uczy się myśleć, wypowiadać oraz pisać w sposób logiczny i spójny
Kryteria oceniania
Na ocenę składać się będą:
Regularna aktywność:
• oceny cząstkowe z przygotowywanych na zajęcia prostych symulacji na wzór podany w przykładowym kodzie oraz za aktywny udział w dyskusji na danych zajęciach
Projekt zaliczeniowy:
• ocena z prezentacji
• ocena z pracy pisemnej
Ocena jest funkcją wymienionych części
Literatura
Wooldridge, Jeffrey M. Introductory econometrics: A modern approach. Nelson Education, 2016.
Greene, William H. Econometric analysis. Pearson Education India, 2003.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: