Ekonometria danych panelowych 2400-EM3EDP
Na zajęciach zostaną omówione podstawowe modele panelowe dla ciągłej zmiennej zależnej. Dla każdego zagadnienia zostanie przedstawiony wstęp teoretyczny oraz przykłady przeprowadzenia analizy w programie STATA lub R. Dodatkowo w trakcie zajęć będą rozwiązywane zadania w celu ćwiczenia interpretacji uzyskiwanych wyników. W ramach zajęć zostaną omówione następujące estymatory do szacowania modeli statycznych: estymator MNK (pooled OLS), estymator efektów stałych (fixed effects), estymator efektów losowych (random effects). Zostanie przedstawiony test Breuscha-Pagana, pozwalający zidentyfikować występowanie efektów indywidualnych oraz test Hausmana, pozwalający przetestować hipotezę o braku korelacji pomiędzy efektami indywidualnymi a zmiennymi objaśniającymi. W ramach kursu studenci poznają sposoby wykrywania problemów autokorelacji oraz heteroskedastyczności. Zaproponowane zostaną metody estymacji odpowiednie w tych przypadkach, między innymi estymator Praisa-Winstena. Konwersatorium obejmie dynamiczne modele dla danych panelowych. Omówiony zostanie estymator Arrelano-Bonda.
Szacunkowy nakład pracy studenta: 3ECTS x 25h = 75h
(K) - godziny kontaktowe (S) - godziny pracy samodzielnej
wykład (zajęcia): 0h (K) 0h (S)
ćwiczenia (zajęcia): 30h (K) 0h (S)
egzamin: 2h (K) 0h (S)
konsultacje: 10h (K) 0h (S)
przygotowanie do ćwiczeń: 0h (K) 8h (S)
przygotowanie do wykładów: 0h (K) 0h (S)
przygotowanie do kolokwium (prezentacja i projekt): 0h (K) 15h (S)
przygotowanie do egzaminu: 0h (K) 10h (S)
…: 0h (K) 0h (S)
Razem: 42h (K) + 33h (S) = 75h
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
A) Wiedza
1. Student ma wiedzę o podstawowych modelach dla danych.
2. Student zna wady i zalety wykorzystywania modeli dla danych panelowych.
3. Student zna podstawowe techniki diagnostyki modeli i konsekwencje niespełnienia założeń.
B) Umiejętności
1. Student potrafi korzystać z programów statystyczno-ekonometrycznych do estymacji modeli dla danych panelowych.
2. Student umie analizować dane panelowe za pomocą podstawowych narzędzi statystycznych i ekonometrycznych.
3. Student potrafi zinterpretować uzyskane wyniki.
4. Student potrafi stworzyć raport z wykonanej analizy.
C) Kompetencje społeczne
1. Student potrafi zaprezentować dane i wyniki.
2. Student jest przygotowany do samodzielnego rozszerzania wiedzy.
3. Student rozumie ograniczenia technik informatycznych w analizowaniu skomplikowanych zjawisk gospodarczych.
SW01, SW02, SW03, SW04, SW05, SU01, SU02, SU03, SU04, SK01, SK02, SK03, SK04, SK06
Kryteria oceniania
Zaliczenie na ocenę na podstawie projektu, w którym zastosowanie znajdą techniki modelowania danych panelowych (raport 30%, prezentacja 20%) oraz egzaminu pisemnego (50%).
Pisemny raport, ustna prezentacja projektu i pisemny egzamin.
Literatura
Jeffrey M. Wooldridge, Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, 2nd Ed., The MIT Press, 2010.
Badi H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, 5th Ed., Wiley, 2013.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: