4EK211 Základy ekonometrie

Podobné dokumenty
EKONOMETRIE 6. přednáška Modely národního důchodu

4EK211 Základy ekonometrie

METODY ODHADU REDUKOVANÉHO A STRUKTURNÍHO TVARU MODELŮ SIMULTÁNNÍCH ROVNIC.

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

7.4.1 Parametrické vyjádření přímky I

IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA,

4EK211 Základy ekonometrie

Maxwellovy a vlnová rovnice v obecném prostředí

Teorie obnovy. Obnova

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy

Vybrané metody statistické regulace procesu pro autokorelovaná data

Volba vhodného modelu trendu

9 Viskoelastické modely

Demografické projekce počtu žáků mateřských a základních škol pro malé územní celky

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava

4EK211 Základy ekonometrie

Parciální funkce a parciální derivace

Schéma modelu důchodového systému

4EK211 Základy ekonometrie

T t. S t krátkodobé náhodná složka. sezónní. Trend + periodická složka = deterministická složka

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika přednášky LS 2006/07

VEKTOROVÉ AUTOREGRESE. APLIKACE V PROGNÓZOVÁNÍ.

Seznámíte se s principem integrace substituční metodou a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat.

REGULACE ČINNOSTI ELEKTRICKÝCH ZAŘÍZENÍ

14. Soustava lineárních rovnic s parametrem

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA DOKTORSKÁ DISERTAČNÍ PRÁCE

5. Využití elektroanalogie při analýze a modelování dynamických vlastností mechanických soustav

Základy ekonometrie. XI. Vektorové autoregresní modely. Základy ekonometrie (ZAEK) XI. VAR modely Podzim / 28

Úloha V.E... Vypař se!

5. Modifikovaný exponenciální trend

STATICKÉ A DYNAMICKÉ VLASTNOSTI ZAŘÍZENÍ

Využijeme znalostí z předchozích kapitol, především z 9. kapitoly, která pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je.

Metodika transformace ukazatelů Bilancí národního hospodářství do Systému národního účetnictví

4EK211 Základy ekonometrie

Matematika v automatizaci - pro řešení regulačních obvodů:

Numerická integrace. b a. sin 100 t dt

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

4EK211 Základy ekonometrie

Lineární rovnice prvního řádu. Máme řešit nehomogenní lineární diferenciální rovnici prvního řádu. Funkce h(t) = 2

transformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované.

4EK211 Základy ekonometrie

Stýskala, L e k c e z e l e k t r o t e c h n i k y. Vítězslav Stýskala TÉMA 6. Oddíl 1-2. Sylabus k tématu

HAWLE-OPTIFIL AUTOMATICKÝ SAMOČISTÍCÍ FILTR

LABORATORNÍ CVIENÍ Stední prmyslová škola elektrotechnická

METODY MONTE CARLO V EKONOMETRII.

Logaritmus, logaritmická funkce, log. Rovnice a nerovnice. 3 d) je roven číslu: c) -1 d) 0 e) 3 c) je roven číslu: b) -1 c) 0 d) 1 e)

Vliv funkce příslušnosti na průběh fuzzy regulace

Pasivní tvarovací obvody RC

Derivace funkce více proměnných

6 Vícerovnicové ekonometrické soustavy 1

Skupinová obnova. Postup při skupinové obnově

INDIKÁTORY HODNOCENÍ EFEKTIVNOSTI VÝDAJŮ MÍSTNÍCH ROZPOČTŮ DO OBLASTI NAKLÁDÁNÍ S ODPADY

x udává hodnotu směrnice tečny grafu

REAKČNÍ KINETIKA 1. ZÁKLADNÍ POJMY. α, ß jsou dílčí reakční řády, α je dílčí reakční řád vzhledem ke složce A, ß vzhledem ke složce

Laplaceova transformace Modelování systémů a procesů (11MSP)

4EK211 Základy ekonometrie

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

APLIKACE INDEXU DAŇOVÉ PROGRESIVITY V PODMÍNKÁCH ČESKÉ REPUBLIKY

NAIRU se stochastickým trendem pro ČR Emilie Jašová * 9. října 2007

Aplikace analýzy citlivosti při finačním rozhodování

Analýza citlivosti NPV projektu na bázi ukazatele EVA

Diferenciální rovnice 1. řádu

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava 4. TROJFÁZOVÉ OBVODY

( ) ( ) NÁVRH CHLADIČE VENKOVNÍHO VZDUCHU. Vladimír Zmrhal. ČVUT v Praze, Fakulta strojní, Ústav techniky prostředí Vladimir.Zmrhal@fs.cvut.

FINANČNÍ MATEMATIKA- ÚVĚRY

Stochastické modelování úrokových sazeb

Analogový komparátor

DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE. y y

Ověření závislosti replikace Tracking Error řízenou restrukturalizací na vybrané faktory 1

4EK211 Základy ekonometrie

CVIČNÝ TEST 20. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta elektrotechniky a informatiky STAVOVÁ REGULACE SOUSTAVY MOTOR GENERÁTOR. Bc. David Mucha



2.2.9 Jiné pohyby, jiné rychlosti II

AVDAT Nelineární regresní model

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

Working Papers Pracovní texty

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

PROGNÓZOVÁNÍ POMOCÍ EKONOMETRICKÝCH MODELŮ. ÚLOHA OČEKÁVÁNÍ V EKONOMII.

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

Metodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržitelnost projektů

1.3.4 Rovnoměrně zrychlený pohyb po kružnici

Cvičení k návrhu SSZ. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Studie proveditelnosti (Osnova)

Statika 2. Kombinace namáhání N + M y + M z. Miroslav Vokáč 19. října ČVUT v Praze, Fakulta architektury.

Agent pracující v částečně pozorovatelném prostředí udržuje na základě senzorického modelu odhaduje, jak se svět může vyvíjet.

Zadání Máme data hdp.wf1, která najdete zde: Bodová předpověď: Intervalová předpověď:

VLIV MAKROEKONOMICKÝCH ŠOKŮ NA DYNAMIKU VLÁDNÍHO DLUHU: JAK ROBUSTNÍ JE FISKÁLNÍ POZICE ČESKÉ REPUBLIKY?

Kvadratické rovnice a jejich užití

Dynamické systémy. y(t) = g( x(t), t ) kde : g(t) je výstupní fce. x(t) je hodnota vnitřních stavů

Mikroekonomie. Nabídka, poptávka. = c + d.q. P s. Nabídka, poptávka. Téma cvičení č. 2: Téma. Nabídka (supply) S. Obecná rovnice nabídky

Ekonometrie. Jiří Neubauer

Transkript:

4EK Základy ekonomerie Modely simulánních rovnic Problém idenifikace srukurních simulánních rovnic Cvičení Zuzana Dlouhá

Modely simulánních rovnic (MSR) eisence vzájemných vazeb mezi proměnnými v modelu, keré nemůžeme popsa pouze jednou rovnicí, nýbrž sousavou rovnic, ve kerých jsou proměnné vzájemně závislé rekurzivní MSR = mezi proměnnými v MSR neeisuje zpěná vazba, ale pouze jednosranná závislos inerdependenní MSR = mezi endogenními proměnnými v MSR eisují zpěné vazby Proměnné v MSR: endogenní snažíme se vysvěli pomocí modelu (Y) eogenní proměnné určené mimo model (X) predeerminované eogenní + zpožděné endogenní (X, Y - ) Rovnice v MSR: sochasické neznámé paramery + náhodná složka idenia bilanční rovnice, podmínka rovnováhy nebo definiční rovnice

Modely simulánních rovnic (MSR) Uvažujme příklad: C = 0 + Y + C - + u () Y = 0 + I + M + u () I = γ 0 + γ R + γ I - + u () G = Y C I (4) ()-() = sochasické rovnice (4) = idenia endogenní proměnné: C, Y, I, G eogenní proměnné: M, R predeerminované proměnné: M, R, C -, I -

Modely simulánních rovnic (MSR) Možné vary MSR a) srukurní var = srukurní rovnice a srukurní paramery specifikace vychází z ekonomické eorie (znázorňuje srukuru zkoumaného sysému) C = 0 + Y + C - + u () Y = 0 + I + M + u () I = γ 0 + γ R + γ I - + u () G = Y C I (4) b) redukovaný var = vyjádříme všechny endogenní proměnné jako funkce pouze predeerminovaných proměnných j. zkusím z rovnice () dosadi Y do rovnice () a podívám se, jesli jsou na pravé sraně jenom predeerminované proměnné, nemění se poče rovnic modelu někdy nelze vyjádři všechny endogenní proměnné jako funkce predeerminovaných proměnných jednoznačně!!! paramery redukovaného varu = přímé / běžné a dynamické muliplikáory c) konečný var = v případě, když MSR obsahuje zpožděné endogenní proměnné jednolivé nezpožděné endogenní proměnné jsou funkce jejich hodno ve výchozím období, běžných a zpožděných hodno eogenních proměnných a náhodných složek 4

Problém idenifikace srukurních simulánních rovnic viz dokumen MSR_idenifikace.doc Rovnice MSR Neeisuje nenulový deerminan A řádu G Eisuje nenulový deerminan A řádu G Podidenifikovaná Idenifikovaná K K G K K G Přesně idenifikovaná Přeidenifikovaná 5

Problém idenifikace příklady. Sanove idenifikaci sousavy: y = y + δ + δ + δ 4 4 + u y = y + y + δ + δ + δ + u y = y + δ + δ 4 4 + u. Sanove idenifikaci sousavy: y = 0 + y + 4 + + u y = 0 + y,- + + u y = 0 + y + + y,- + u y 4 = 40 + 4 y + 4 + 4 y,- + u 4 6

Meody odhadu MSR S omezenou informací nezohledňují informace z osaních rovnic, odhaduji každou rovnici zvlášť, nejsou ak náročné na poče pozorování, nejsou výpočeně složié, jsou v prai rozšířenější, meody vycházející z MNČ: např. meoda nepřímých nejmenších čverců (MNNČ), meoda dvousupňových nejmenších čverců (MNČ). S úplnou informací odhadují všechny rovnice najednou, berou edy v poaz všechny informace obsažené ve všech rovnicích, vyžadují věší poče pozorování, z logiky věci se zdají bý vhodnější pro MSR, jsou výpočeně náročnější, jsou velmi cilivé na specifikační chyby, pokud španě specifikujeme jednu rovnici, chyba se rozšíří do všech rovnic, meody vycházející z MNČ: např. meoda řísupňových nejmenších čverců (MNČ). 7

Modely simulánních rovnic (MSR) příklad Soubor: CV_PR.ls Daa: C = celková spořeba ve sálých cenách; endogenní Y = HDP ve sálých cenách; endogenní I = hrubé invesice do výroby ve sálých cenách; předeermin. Zadání: MSR ve srukurálním varu: C i = 0 + Y i + u i Y i = 0 + I i + u i Y i = C i + I i i =,,,8 odvoďe redukovaný var modelu je sousava idenifikovaná? odhadněe MSR pomocí EViews 8

9 Modely simulánních rovnic (MSR) příklad Soubor: CV_PR.ls Daa: y = cena zboží (USD/kg) y = objem zboží (kg) = cena subsiučního zboží (USD/kg) = disponibilní příjem (USD) = cena pronájmu skladovacích prosor (USD/den) Zadání: MSR ve srukurálním varu: y = 0 + y + + + u y = 0 + y + + u Redukovaný var MSR: je sousava idenifikovaná? odhadněe MSR pomocí EViews ε y ε y 0 0 0 0