Zaawansowana ekonometria I 2400-M1IiEZEKO

• Wykład dotyczy trzech ważnych obszarów współczesnej ekonometrii: modeli na panelach oraz własności i zastosowań Metody Największej Wiarygodności oraz własności i zastosowań Uogólninej Metody Momentów. W trakcie wykładu omówione zostaną najważniejsze modele statystyczne używane we współczesnej ekonometrii. Wykład będzie ilustrowany prostymi przykładami empirycznymi.
• Ćwiczenia do wykładu służą zapoznaniu się z zastosowaniami narzędzi ekonometrycznych omawianych na wykładzie oraz sprawdzania na bieżąco wiedzy studentów. Celem ćwiczeń nie jest powtarzanie wykładu. W ramach ćwiczeń studenci powinni opanować formułowanie modeli ekonometrycznych, ich estymację za pomocą pakietów statystycznego STATA oraz interpretację wyników badań empirycznych.
• Istotną częścią ćwiczeń będzie tworzenie przez studenta modelu ekonometrycznego.
Tematyka wykładu :
Porównywanie konkurencyjnych modeli
• Problemy związane z sekwencyjnym testowaniem hipotez
• Hipotezy zagnieżdżone i niezagnieżdżone
• Metoda od ogólnego do szczególnego i od szczegółowego do ogólnego: porównanie
• Dobór modelu: kryteria informacyjne (AIC i BIC)
Metoda Największej Wiarygodności
• Definicja funkcji wiarygodności
• Założenia MNW
• Własności MNW (zgodność, efektywność, rozkłady asymptotyczner)
• Estymacja macierzy wariancji estymatorów MNW
• Przykład: estymator MNK i Nieliniowej MNK
• Testowanie hipotez w kontekście MNW
• Porównanie własności testów LR, W i LM
Zastosowania MNW: dyskretne zmienne zależne
• Modele dla binarnych zmiennych zależnych (logit, probit)
• Modelu dla wyboru dyskretnego (logit i probit uporządkowany, wielomianowy logit, warunkowy logit)
• Modele dla liczebności (model Poissona)
• Interpretacja współczynników i efektów krańcowych w modelach dla dyskretnych zmiennych zależnych
• Krzywa ROC
Zastosowania MNW: próby ocenzurowane i ucięte, nielosowa selekcja próby
• Zmienne ocenzurowane i ucięte (tobit, regresja dla zmiennych uciętych) - interpretacja współczynników
• Nielosowa selekcja do próby - model Heckmana
Modele estymowane na panelach
• Własności prób panelowych i prób przekrojowo czasowych
• Pojęcie efektu indywidualnego
• Definicja modelu efektów stałych i zmiennych
• Omówienie zalet i wad modelu efektów stałych i zmiennych
• Test Hausmanna na prawidłowość modelu efektów zmiennych
Estymatory M
• Założenia
• Szkice dowodów na zgodności i asymptotycznej normalności
• Estymacja wariancji estymatorów M
• Przykład: estymatory pseudo-MNW
Uogólniona Metoda Momentów
• Momenty warunkowe i bezwarunkowe, prawo iterowanych momentów
• Momenty z próby i ograniczenia wynikające z teorii, pojęcie zmiennej instrumentalnej
• Identyfikacja, modele o niezidentyfikowanych, dokładnie zidentyfikowanych i przeidentyfikowanych parametrach
• Optymalne instrumenty, optymalna macierz wag i estymator dwustopniowy
• Estymacja wariancji estymatorów UMM
• Testowanie hipotez i test na poprawność instrumentów
Zastosowania UMM: Metoda Zmiennych Instrumentalnych (MZI)
• Warunki jaki muszą spełniać intrumenty
• Dobór instrumentów
• Prosty i uogólniony estymator MZI
• Test Hausmana i Sargana
Modele wielorównaniowe
• Modele o równaniach jednoczesnych: notacja
• Egzogeniczność zmiennych: pojęcie słabej egzogeniczności
• Problem obciążenia Haavelmo: równoczesność
• Test Hausmana
• Problem identyfikacji w modelach wielorównaniowych: warunki konieczne i dostateczne
• Estymacja modeli wielorównaniowych (2MNK, 3MNK)

Szacunkowa liczba godzin konieczna do uzyskania zdefiniowanych efektów kształcenia:
Wykład + ćwiczenia = 60 godz.
Samodzielne przygotowanie do ćwiczeń (2 godz. tygodniowo) = 30 godz.
Praca nad modelem = 30 godz.
Rozwiązywanie zadań i przygotowanie do egzaminu 30 godz.
Razem 150 godz.