Zrozumieć estymowanie ekonometryczne
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 2400-ZEWW835 |
Kod Erasmus / ISCED: |
14.3
|
Nazwa przedmiotu: | Zrozumieć estymowanie ekonometryczne |
Jednostka: | Wydział Nauk Ekonomicznych |
Grupy: |
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h) Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich MSEM |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | nieobowiązkowe |
Skrócony opis: |
W kursie tym będziemy wspólnie dociekać "co się da wydusić z danych" przy pomocy w większości znanych już metod, miar, wykresów i statystyk. Jest to kurs w którym prowadzący dzielą się własnym doświadczeniem oraz metodą generowania symulacyjnych danych jako metodą badawczą. Kurs pozwala lepiej zrozumieć zawiłości oraz problemy strategii estymacji modeli ekonometrycznych. |
Pełny opis: |
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. |
Literatura: |
Wooldridge, Jeffrey M. Introductory econometrics: A modern approach. Nelson Education, 2016. Greene, William H. Econometric analysis. Pearson Education India, 2003. |
Efekty uczenia się: |
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 |
Metody i 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 |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.