Эконометрика для чайников Шпаргалка — манекены 2019
Роберто Педасе
Вы можете использовать статистические инструменты эконометрики вместе с экономической теорией для проверки гипотез экономических теорий, объяснения экономических явлений и получения точных количественных оценки взаимосвязи между экономическими переменными. Чтобы точно выполнять эти задачи, вам нужны эконометрические навыки построения моделей, данные о качестве и соответствующие стратегии оценки. И экономические, и статистические предположения важны при использовании эконометрики для оценки моделей.
Эконометрическая оценка и предположения CLRM
Эконометрические методы используются для оценки экономических моделей, что в конечном итоге позволяет вам объяснить, как различные факторы влияют на некоторые результаты интереса или прогнозируют будущие события. Обычный метод наименьших квадратов (OLS) является наиболее популярным методом проведения регрессионного анализа и оценки эконометрических моделей, поскольку в стандартных ситуациях (что означает, что модель удовлетворяет ряду статистических предположений) она дает оптимальные (наилучшие) результаты.
Доказательство того, что МНК генерирует наилучшие результаты, известно как теорема Гауса-Маркова , но для доказательства требуется несколько предположений. Эти предположения, известные как классическая модель линейной регрессии (CLRM) , являются следующими: Параметры модели являются линейными, что означает, что коэффициенты регрессии не входят в функцию оцениваются как экспоненты (хотя переменные могут иметь показатели).
- Значения независимых переменных получены из случайной выборки населения и содержат изменчивость.
Пояснительные переменные не имеют идеальной коллинеарности (т. Е. Никакая независимая переменная не может быть выражена как линейная функция любых других независимых переменных).
Термин ошибки имеет нулевое условное среднее значение, что означает, что средняя ошибка равна нулю при любом конкретном значении независимой переменной (переменных).
Модель не имеет гетероскедастичности (это означает, что отклонение ошибки одинаково независимо от значения независимой переменной).
Модель не имеет автокорреляции (термин ошибки не имеет систематической связи во времени).
Если один (или более) из допущений CLRM не выполняется (что эконометристы называют
с ошибкой ), то OLS может быть не лучшим методом оценки. К счастью, эконометрические инструменты позволяют вам модифицировать метод OLS или использовать совершенно другой метод оценки, если предположения CLRM не выполняются. Полезные формулы в эконометрике
После того, как вы приобретете данные и выберите лучшую эконометрическую модель для вопроса, на который хотите ответить, используйте формулы для получения оценочного вывода. В некоторых случаях вы должны выполнить эти вычисления вручную (извините). Однако, даже если ваша проблема позволяет использовать эконометрическое программное обеспечение, такое как STATA для генерации результатов, приятно знать, что делает компьютер.
Вот посмотрите на наиболее распространенные оценки эконометрической модели вместе с формулами, используемыми для их получения.
Эконометрический анализ: взгляд на гибкость в моделях
Вы можете позволить своей эконометрической модели иметь некоторую гибкость, потому что экономические отношения редко линейны. Многие ситуации подчиняются «закону» уменьшения предельных выгод и / или увеличению предельных издержек, что подразумевает, что влияние независимых переменных не будет постоянным (линейным).
Точная функциональная форма зависит от вашего конкретного приложения, но наиболее распространенными являются следующие:
Типичные проблемы с оценкой эконометрических моделей
Если классическая модель линейной регрессии (CLRM) не работает для ваших данных, поскольку одна его предположений не выполняется, тогда вам нужно решить проблему, прежде чем вы сможете завершить анализ. К счастью, одним из основных вкладов эконометрики является разработка методов решения таких проблем или других осложнений с данными, которые делают оценку стандартной модели сложной или ненадежной.
В следующей таблице перечислены имена наиболее распространенных проблем оценки, краткое определение каждого из них, их последствия, типичные инструменты, используемые для их обнаружения, и общепринятые методы решения каждой проблемы.
Проблема
| Определение | Последствия | Обнаружение | Решение | Высокая многоколлинеарность |
|---|---|---|---|---|
| Две или более независимых переменных в модели регрессии показывают | близкую линейную зависимость. Большие стандартные ошибки и незначительные | t -статистики Оценки коэффициентов, чувствительные к незначительным изменениям в спецификации модели Знаки и величины нечувствительных коэффициентов | Отклонение коэффициент инфляции (VIF) 1. Соберите дополнительные данные. | 2. Повторно укажите модель. 3. Отбросьте избыточные переменные. Гетероскедастичность |
| Отклонение члена ошибки изменяется в ответ на изменение | в значении независимых переменных. Оценка неэффективных коэффициентов | Стандартные ошибки с ошибкой Неверные тесты гипотез Тест на парк | Тест Голдфельда-Квандта Тест Бреш-Пагана Белый тест 1. Взвешенные наименьшие квадраты (WLS) | 2. Надежные стандартные ошибки Автокорреляция |
| Определяемое отношение (полож |
ru.no-dummy.com
На площадке НГАСУ (Сибстрин) обсудили правила взаимодействия с региональным оператором по ТКО 18 июня 2019 года на площадке университета состоялась практическая сессия «Взаимодействие юридических лиц/индивидуальных предпринимателей внебюджетной сферы с региональным оператором Новосибирской области. Адаптация к новым условиям». Мероприятие прошло при посредничестве кафедры ЮНЕСКО НГАСУ (Сибстрин). Целью практической сессии стало разъяснение представителям юридических лиц новой системы обращения с твердыми коммунальными отходами, которая заработала в Новосибирской области с 1 января 2019 года. Экспертами сессии выступили ректор НГАСУ (Сибстрин), заслуженный эколог РФ, заведующий кафедрой ЮНЕСКО НГАСУ (Сибстрин) Юрий Леонидович Сколубович, заместитель генерального директора по клиентской работе ООО «Экология – Новосибирск» Максим Валентинович Журихин, адвокат Коллегии адвокатов Новосибирской области Наталья Анатольевна Морокина, председатель комитета по охране окружающей среды Новосибирской городской торгово-промышленной палаты, директор ООО «Чистый город» Вячеслав Валерьевич Зыков. Открывая практическую сессию, ректор НГАСУ (Сибстрин) Ю.Л. Сколубович подчеркнул экологическую направленность университета и готовность развивать данное направление в соответствии с актуальными запросами Новосибирской области. Он отметил, что сейчас рассматривается вопрос об открытии новой специализации в области обращении с отходами на базе Сибстрина. |
В инженерно-технологической школе «Инжетроник» состоялся выпуск по программе «Полигональное моделирование» 14 июня 2019 года закончила работу летняя сессия программы «Полигональное моделирование», которая проходила на базе НГАСУ (Сибстрин) в рамках детской инженерно-технологической школы «Инжетроник». В течении четырех дней 12 ребят из школ города Новосибирска и р.п. Линево Новосибирской области изучали, как создается развертка сложной фигуры в различных компьютерных программах, а затем вырезали, склеивали и оформляли полученную фигуру. По окончанию программы участники представили друг другу свои работы. Всем были вручены сертификаты. ИТЦ «Инжетроник» благодарит заведующего. кафедрой НГ К.А. Вольхина и студентку 312 группы Элину Вельман за проведение программы по «Полигональному моделированию». |
Студенты специалитета «Строительство уникальных зданий и сооружений» приглашены на производственную практику в Москву Студенты 5 курса специализации «Строительство высотных и большепролетных сооружений» специальности «Строительство уникальных зданий и сооружений» НГАСУ (Сибстрин) после окончания сессии направляются для прохождения производственной практики в Москву, в передовую отечественную проектную организацию «ГОРПРОЕКТ». Компания «ГОРПРОЕКТ» – российский лидер по проектированию высотных зданий – является разработчиком таких грандиозных проектов как «Москва – Сити», «Лахта Центр» в Санкт-Петербурге, «Ахмат Тауэр» в Грозном и других знаменитых уникальных объектов. На практику организацией были приглашены пятеро студентов: Денис Алтухов, Владислав Бондарев, Галина Ивченко, Алина Ильясова и Дарья Троян – после проведения специального отбора, который они успешно выдержали. |
www.sibstrin.ru
Эконометрика (Econometrics) | Coursera
List- Explore
- For Enterprise
- Join for Free
- Log In
- Arts and Humanities
- Business
- Computer Science
- Data Science
- Information Technology
- Health
- Math and Logic
- Personal Development
- Physical Science and Engineering
- Social Sciences
- Language Learning
- Degrees and Certificates
- Explore all of Coursera
- Browse
- Search
- For Enterprise
- Log In
www.coursera.org
Эконометрика для «чайников» или Data Mining в поэме «Москва – Петушки» Венички Ерофеева.
1. Любимая глава
Для многих любителей русской словесности, самой известной главой в культовой поэме «Москва-Петушки» является «Серп и Молот — Карачарово». Сам автор, флиртуя: «предупреждал всех девушек, что главу «Серп и Молот — Карачарово» следует пропустить, не читая, поскольку за фразой «И немедленно выпил» следуют полторы страницы чистейшего мата, что во всей этой главе нет ни единого цензурного слова за исключением фразы «И немедленно выпил». «Добросовестным уведомлением этим» — автор, Веничка Ерофеев, — «добился только того, что все читатели, в особенности девушки, сразу хватались за главу «Серп и Молот — Карачарово», даже не читая предыдущих глав, даже не прочитав фразы «и немедленно выпил».
Для других любимой главой является «Электроугли — 43-й километр», в которой автор дает рецепты приготовления различных коктейлей, как-то: «Ханаанский бальзам», «Сучий потрох», «Дух Женевы», «Слеза комсомолки», «Поцелуй тети Клавы». За поэти-ческими названиями скрываются настолько неудобоваримые сочетания ингредиентов, что можно свихнуться от одной только мысли, что и в самом деле существовали люди, которые смешивали и реально пили эти адские смеси.
Но для меня, обладателя первой степени по статистике и экономике Иерусалимского Университета и второй степени по эконометрике того же университета, однозначно самой любимой главой является «Новогиреево — Реутово». Эта глава «Поэма в Поэме», посвященная эмпирическим исследованиям и анализу данных.
2. Индивидуальные графики или «методичка» эмпирического исследования.
И так, что-же меня так «зацепило» в этой главе? — Ну конечно «индивидуальные графики»:
«….что это были за графики? Ну, это очень просто: на веленевой бумаге, черной тушью, рисуются две оси — одна ось горизонтальная, другая вертикальная. На горизонтальной откладываются последовательно все рабочие дни истекшего месяца, а на вертикальной — количество выпитых граммов, в перерасчете на чистый алкоголь. Учитывалось, конечно, только выпитое на производстве и до него, поскольку выпитое вечером — величина для всех более или менее постоянная и для серьезного исследователя не может представить интереса».
Вопросы технологии, как-то тушь и бумага, оставим для других специалистов, а я как «серьезный исследователь» разберу методы исследования Венечки Ерофеева:
- Выбор метода анализа — График! Венечка уже в 70-х годах предыдущего столетия осознавал преимущества визуального представления данных.
- Определения горизонтальной оси — «все рабочие дни истекшего месяца», тем самым автор подразумевает анализ временных рядов при этом графики индивидуальные, практически возможно использование Panel Data Analysis.
- Определения вертикальной оси или зависимой переменой: «количество выпитых граммов», т.е цель исследования изучение зависимости потребления алкоголя от личных характеристик и временных/сезонных факторов, как будет показано далее.
- Нормализация данных— «количество выпитых граммов, в перерасчете на чистый алкоголь». Вне зависимости от вида напитка, происходит нормализация данных.
- Фокусирование исследования на главной проблеме: «Учитывалось, конечно, только выпитое на производстве и до него, поскольку выпитое вечером — величина для всех более или менее постоянная и для серьезного исследователя не может представить интереса».
- Процесс сбора и первичной обработки: «Итак, по истечении месяца рабочий подходит ко мне с отчетом: в такой то день выпито того то и столько то, в другой — столько то и того то. А я, черной тушью и на веленевой бумаге, изображаю все это красивою диаграммою.»
3. Индивидуальные графики или «методичка» эмпирического исследования.
Помимо самого разбора научного метода Венички, интересно посмотреть и проанализировать сами графики:
А это Алексей Блиндяев, «член КПСС с 1936 г., потрепанный старый хрен»:
А вот уж это — ваш покорный слуга, экс бригадир монтажников ПТУСа, автор поэмы «Москва — Петушки»:
Вот анализ самого автора: «Ведь правда, интересные линии? Даже для самого поверхностного взгляда — интересные? У одного — Гималаи, Тироль, бакинские промыслы или даже верх кремлевской стены, которую я, впрочем, никогда не видел. У другого — предрассветный бриз на реке Кама, тихий всплеск и бисер фонарной ряби. У третьего — биение гордого сердца, песня о буревестнике и девятый вал. И все это — если видеть только внешнюю форму линии».
Как было обещано ранее, индивидуальные графики позволяют определить личные особенности потребления алкоголя, как-то волатильность потребления, минимум и максимум. Помимо этого, временные ряды позволяют в данном случае определить сезонность потребления у всех участников данного исследования. Как можно заметить на графиках выделены 10-ое и 26-ое числа. Более того, в эти числа на всех графиках наблюдается увеличение потребления алкоголя. Априорные представления о структуре оплаты труда в Советском Союзе (аванс и получка) и увеличения потребления алкоголя в эти дни, позволяют сделать вывод, что резкое увеличение ликвидности (наличные средства) статистически увеличивает потребление алкоголя.
4. Резюме
Романтик Веничка, в своей гениальной поэме смог объяснить доступным языком «Слезы Комсомолки» и «Поцелуя тети Клавы» основные подходы эконометрических исследований. Наглядность и доходчивость его объяснений делают первую половину главы «Новогиреево — Реутово» обязательным для изучения для всякого, уважающего себя специалиста по анализу данных. В наше время Data Mining и наступающей Big Data без анализа получаемых данных не возможен ни какой бизнес или научная разработка.
< Предыдущий пост
Следующий пост >Мы пишем про управление продажами для руководителей.
Подпишитесь, чтобы получать обновления блога по почте.
salesdrive.guru