Interpretacja parametrów modelu potęgowego




Jeśli spodobał Ci .- Interpretacja parametrów w regresji 1a) Przykłady problemów badawczych - hipoteza, propozycja modelu ekonometrycznego, zmienne 1b) Interpretacja wyników oszacowania .. Model potęgowy (model nieliniowy sprowadzalny do postaci liniowej) 12 0 1 2 t y x x e t t t Selekcja zmiennych objaśniających 5.. Błędy szacunku parametrów-średni błąd szacunku parametru-średni względny błąd szacunku parametru.. Zmienne ciągłe za zmienne dyskretne 4.. W tym artykule pokazuję jak modele w postaci .Interpretacja parametrów przy zmiennych objaśniających ciągłych Interpretacja współczynników regresji w modelu liniowym Elastyczność Semielastyczność 2.. Przykład 1.2 Dany jest model ekonometryczny w którym: PKB - produkt krajowy brutto, I -W dalszym ci ągu b ędziemy zapisywa ć model liniowy w konwencji: Y ≅ b1X+b 2 Interpretacja: b1 - o tyle wzro śnie warto ść Y je śli X wzro śnie o jednostk ę b2 - tyle wyniesie warto ść Y dla X=0 Gdy X jest zmienn ą czasow ą (t) to mówimy o trendzie (modelu tendencji rozwojowej) : Y ≅ b1t+b 2, a interpretacja jest nast ępuj ąca:6.. E [Interpretacje Parametr przeciętny i i x y PP y,x Parametr ten określa, ile jednostek zmiennej objaśnianej przypada na jedną jednostkę zmiennej objaśniającej.. Modelujemy wydatki gospodarstw domowych za pomocą dochodu tychInterpretacja: oilewzrośniey jeżelix i wzrośnieojednąjednostkę..

Interpretacja parametrów modelu potęgowego.

12.Modele nieliniowe.. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcene Boxa-Coxa 2.. Zastosowanie modelu potęgowego Przekształcenie Boxa-Coxa 2.. Prognozę przedziałową budujemy na podstawie modelu zlinearyzowanego, jednak pod warunkiem, że składnik losowy tego modelu jest zmienną losową o rozkładzie normalnym.Modelu ekonometr.. Interpretacja parametrów strukturalnych w modelu .• Interpretacja parametrów liniowego modelu ekonometrycznego.. Wtedy do szacowania parametrów modelu stosujemy PMNK lub 2MNK.. E [0 1 Model wykładniczy x k x tkt y t e E 0 E 1 .. Zmienne ciągłe za zmienne dyskretne 3.. Własność koincydencji 8.. Pani Asia pokazuje, jak w Excelu w sposób macierzowy dokonać estymacji parametrów strukturalnych Klasyczną Metodą Najmniejszych Kwadratów.. Bardziej szczegółowoModel liniowy y t E .. Model potęgowy y x k e t t tk E E1 E [0 1 Model wykładniczy x k x tkt y t e E0 E1 E [Interpretacje Parametr przeciętny i i x y PP y,x Parametr ten określa, ile jednostek zmiennej objaśnianej przypada na jedną jednostkę zmiennej objaśniającej.. Skorygowane współczynniki determinacji i zbieżności 11.. Zebranie danych statystycznych 4.. Estymacja parametrów modelu: a. parametrów strukturalnych b. Model trendu liniowego..

Interpretacja oszacowań parametrów modelu 7.

3/10 Model POTĘGOWY Postać ogólna modelu ekonometrycznego z jedną zmienną objaśniającą jest następująca: lub ogólny przypadek dla wielu zmiennych: Sprowadzanie FUNKCJI POTĘGOWEJ do postaci LINIOWEJ WZGLĘDEM PARAMETRÓW: Dla przykładu .Model potęgowy y x k e t t tk E E 1.. Współczynnik zmienności losowej 12.1.. Reszta empiryczna jako realizacja składnika losowego.. W modelu tym dla zmiennej nie będącej iloczynem np. X 1 parametr eβ 1V (model potęgowy) = e 0,135079 = 1,144628 [setek złotych] co stanowi (1,144628 / 9,1791415837 ) * 100% = 12,47% wartości prognozy punktowej zmiennej modelu potęgowego.. Interpretacja parametrów przy zmiennych objaśniających ciągłych Semielastyczność 2. : 1- znajomość modelu zmiennej prognozowanej (trzeba mieć oszacowany model ekonometr.). Model liniowy: elastyczność cząstkowa zależna od bieżacych wartości x i y irównaβ ix i/yElementy składowe modelu.. KRYTERIUM 1.. Żebyś umiał spoglądając np. na oszacowane równanie regresji wyrobić sobie zdanie, co te wyniki znaczą.. Prognozowanie modeli: 1) prostych.Jednorównaniowy liniowy model ekonometryczny Wektor obserwacji zmiennej objaśnianej Macierz zaobserwowanych wartości zmiennych objaśniających Wektor składników losowych Wektor nieznanych parametrów modelu 1 1. u » » » » ¼ º « « « « ¬ ª n n y y y 1 2 1 12 22 2 11 21 1 1 1 1 u » » » » ¼ º « « « « ¬ ª n n knn k k k .Model(czynniki) Bù¹d(reszta) k−1 n−k SSTR SSE MSTR MSE MSE MSTR Fobl= Razemn−1 SSTO TESTWALLACE'A-SNEDECORARR RR{k,nk} obl=tabl=α− 2 Zmienna (czynnik) Wartoœã oszacowana Bù¹d oszacowania Statystyka tobl Rzeczywistypo-ziomistotnoœciP Wyrazwolny CzynnikX1 CzynnikX2 a0 a1 a2 s(a0) s(a1) s(a2) t(a0) t(a1) t(a2) P(a0) P(a1) P(a2)Ekonometria, interpretacja parametrów modelu Post autor: Marduczek » 3 maja 2014, o 14:03 aaaa, dobra dzieki tym jednym krótkim zdaniem mi pomogles, dzieki wielkie!-- 3 maja 2014, o 15:04 --tak z ciekawości, na podstawie danych z zadania nie da sie obliczyć determinacji prawda?Modele ekonometryczne klasyfikujemy ze względu na pięć kryteriów..

Postać zlogarytmowana modelu potęgowego.

Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych .. Modelliniowy: stałyefektkrańcowyrównyβ i. Elastycznośćcząstkowa Elastycznośćcząstkowa= ∂y/y ∂x i/x.. W modelu sezonowości najczęściej przyjmuje się, że przebieg sezonowy zjawiska w czasie składa się z dwóch rzeczy: -składnika systematycznego, f(X), reprezentującego powiązanie zmiennej objaśnianej z zmiennymi objaśniającymi X,- Interpretacja parametrów w regresji 1a) Przykłady problemów badawczych - hipoteza, propozycja modelu ekonometrycznego, zmienne 1b) Interpretacja wyników oszacowania .. Model potęgowy (model nieliniowy sprowadzalny do postaci liniowej) 12 0 1 2 t y x x et t tWyróżniamy następujące etapy budowy modelu ekonometrycznego: 1.. Zastosowanie modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcenie Boxa-Coxa 2.Zmienne ciągłe za zmienne dyskretne 3.Interpretacja parametrów przy zmiennych dyskretnychInterpretacja parametrów przy zmiennych dyskretnych.. Reszty empiryczne.. (9) Interpretacja: oile%wzrośniey jeżelix i wzrośnieo1%.. Interpretacja parametrów związanych ze zmiennymi 0-1.. Interpretacja parametrów strukturalnych w modelu wykładniczym: .Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1..

... Model trendu potęgowego.

Interpretacja parametrów przy zmiennych dyskretnych1.. Zastosowanie modelu potęgowego o Przekształcenie Boxa-CoxaW ekonometrii nie same obliczenia, ale dokładne interpretacje są najważniejsze!. Zawsze patrząc na uzyskane oceny parametrów staraj się wymyślić CO ONE ZNACZĄ i CZY SĄ SENSOWNE.. Interpretacja parametrów modelu potęgowego.. Zastosowanie modelu potęgowego Model potęgowy 3.. Liczba równań w modelu.. Sformułowanie modelu: a. wybór zmiennych b. wybór postaci matematycznej modelu: liniowa, potęgowa 3.. 11.Zmienne zero-jedynkowe w modelach ekonometrycznych.. Interpretacja parametrów przy zmiennych objaśniających ciągłych Interpretacja współczynników regresji w modelu liniowym Elastyczność Semielastyczność 2.. Estymacja przedziałowa parametrów.. Model potęgowy.. Podział: - modele jednorównaniowe (patrz przykład 1.1),-modele wielorównaniowe, w których każde równanie objaśnia jedną zmienną.. Podstawą prognozowania jest postać strukturalna modelu.. Sklasyfikuj poniższe modele ze względu na poznane kryteria.. Określenie celu badania 2.. Ocena dopasowania modelu do danych empirycznych .Interpretacja parametrów modelu jest odmienna dla pojedynczej zmiennej, ilo-czynu dwóch zmiennych, iloczynu trzech zmiennych itd., co zostanie przedstawione na przykładzie modelu (11) z trzema zmiennymi uwzględniającego wszystkie efekty interakcji.. Zapytasz pewnie, po co mi jest to potrzebne?. Współczynnik determinacji i zbieżności 10.. Estymacja KMNK Zadanie 1. a) Model popytu na dane dobro X p x d t T t t t t E E E [0 1 2 1,2, , gdzie: p t - popyt na dobro X per capita [kg .Interpretacja parametrów .. Interpretacja parametrów strukturalnych, przeciętnych, krańcowych i elastyczności.. Zastosowanie modelu potęgowego .Model przebiegu sezonowego - interpretacja parametrów..



Komentarze

Brak komentarzy.


Regulamin | Kontakt