Tartalom
Tartalomjegyzék 1. Technikai kérdések 1.1. Adminisztratív ügyek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2. Tudnivalók a félévről . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 1 3
2. Bevezetés, alapgondolatok 2.1. Alapvetés az ökonometriai modellezéshez . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2. Az ökonometria adatai és módszertana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 3 4
3. I. esettanulmány 3.1. Az I. esettanulmány bemutatása . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5 5
1. Technikai kérdések 1.1. Adminisztratív ügyek Hol vagyunk most ?
– Bevezetés az ökonometriába kurzus (4ST11NAK14B) – G Kar, gazdálkodás és menedzsment szak, gazdálkodáselmélet szakirány – Egy félév (szemben a K Karos ökonometria oktatással) – A kurzus honlapja : http://www.medstat.hu/oko.html Oktatók és oktatás
– Előadás •
Ferenci Tamás MSc ◦ ◦
•
BCE Statisztika Tsz., óraadó E-mail :
[email protected]
Szerda 8 :00-9 :20, S. Asor. S1
– Gyakorlatvezetők •
Ferenci Tamás ◦
•
Szerda 9 :40-11 :00 S.1.116.
Gánics Gergely ◦ ◦
Számonkérés
BCE Statisztika Tsz., demonstrátor Szerda 9 :40-11 :00 Főépület 107.
– A kurzus státusza : vizsgával záruló (V) ; 5 kredit – A félév során 80 pontot lehet szerezni, a következő összetételben : •
Gyakorlatokon 4 alkalommal röpZH, 3 legjobb számít, egyenként 5, összesen 15 pont
•
Félév végéig 2 házi feladat beadása, 5 és 10, összesen 15 pont ◦ ◦
Két teljesen kidolgozott adatelemzés (pontos specifikáció a honlapon) Valós adatokon, gretl használatával 1
◦
Írásban kell beadni, a szorgalmi időszak utolsó napjáig Szóban meg kell védeni ! Vizsgaidőszakban vizsga, 50 pont ◦ Írásban ◦ Feleletválasztás, többszörös feleletválasztás (oda-vissza), példamegoldás és egyéb válogatott szívatások ◦ Részletek később ismertetjük ◦
•
– Pontok jegyre konvertálása a szokásos Statisztika Tanszékes stílusban (40-től elégséges, onnan 10esével felfelé) Pluszpontok
– A félév során pluszpontok is szerezhetőek, jellemzően a 0,25−3 pont tartományban : ezek közvetlenül hozzáadódnak a többi ponthoz az évvégi elszámolásnál ! – Pluszpontot két dologért lehet szerezni : 1. Gyakorlaton : szokatlanul nehéz kérdés megválaszolása, illetve kiemelkedően jó észrevétel (ez lényegében a gyakorlati aktivitás honorálása) 2. Kiadott pluszmunka (jellemzően valamilyen kutatási feladat) elvégzése Pluszpontok
– A pluszmunkák pontszámát előre ismertetem ; a teljesítés jóságának megfelelően osztom (tehát nem „bináris”) – A pluszmunkákat – hacsak nem jelzem külön az ellenkezőjét – többen is megcsinálhatják (és kaphatnak érte pontot), a legjobbat vagy a legjobbakból készült szintézist kirakom a honlapra, ha a szerzőik hozzájárulnak – Beadási határidő nincs, akár a már kirakott megoldásokhoz is lehet hozzájárulni (természetesen pont csak akkor jár, ha a hozzájárulás érdemi) Pluszmunkák
– Példának okáért, az első pluszmunka kiírása így hangzott volna : „Készíts összefoglalót a főbb ökonometriai paraméterek értelmezéséről, példákkal ! (1,5 pont)” – Mostani témák : 1. A honlapon fent lévő paraméterértelmézéses dolgozatot bővítsd ki az egyes paraméterek számításának menetével (szimbolikusan, és gretl-ös elvégzéssel is) ! (2,5 pont) 2. Készíts összefoglalót a főbb ökonometriai próbákról, ezt tarstd karban ahogy haladunk ! (1,5 pont) – A többit majd szóban közlöm (ill. rakom fel a honlapra) Segédanyagok, ajánlott irodalom
– Két szóba jövő könyv: • •
R. Ramanathan : Bevezetés az ökonometriába, alkalmazásokkal (Panem Kiadó, 2003) G. S. Maddala : Bevezetés az ökonometriába (Nemzeti Tankönyvkiadó, 2004)
– A Ramanathan jóval kevésbé részletes elméletileg, gyakorlatorientáltabb (jobban is illeszkedik a kurzusunkhoz). . . hátránya, hogy – állítólag – már nem könnyen szerezhető be. A Maddala sokkalsokkal mélyebben tárgyalja az elméletet és több témát is érint mint a Ramanathan. – Előadásdiák elérhetőek a honlapon, a http://www.medstat.hu/oko.html címen ; ’handout’ és ’lecture note’ stílusban is 2
1.2. Tudnivalók a félévről Miről fog szólni a félév
– Ismerkedés az ökonometriával. . . •
Elmélet röviden
•
Módszerek és alkalmazási területek bőven
– . . . tehát inkább horizontális ismeretbővítés – Szemléletünk modellorientált lesz – A vizsgált jelenségekre (elsősorban : társadalmi-gazdasági) ökonometriai modelleket alkotunk. . . – . . . hogy azok alapján a jelenségeket •
előrejelezzük
•
elemezzük
– Tehát : társadalmi-gazdasági jelenségek kvantitatív elemzésére adunk eszközt. Előkövetelmények
– Formálisan : Statisztika I., Statisztika II. – De facto : •
Statisztika I. – gyakorlatilag semmi
•
Statisztika II. – intenzíven, különösen : becsléselmélet és hipotézisvizsgálat
•
Valószínűségszámítás – különösen az idősoros részhez (alapfogalmak, val. változó, eloszlás- és sűrűségfüggvény, momentumok, korreláció, kovariancia)
Amit még tudni kell
– A tanszéki honlap – még – nem frissült ; óvatosan vele – Előadások interaktívak – Gyakorlatokon a tanult módszerek alkalmazása •
Használt programok : Excel és gretl
•
gretl-ről még lesz szó gyakorlaton
– Ez messze a legmélyebb és legalaposabb statisztikai tárgy, amit a G Karon oktatnak → akit ez sem rémített meg, bátran jelentkezzen, ha van kedve a tananyagon túl is foglalkozni ökonometriával : egyéni kutatásokat, TDK-sokat szívesen látunk!
2. Bevezetés, alapgondolatok 2.1. Alapvetés az ökonometriai modellezéshez Mi az ökonometria ?
– Nem statisztika alkalmazása történetesen pont gazdasági adatokra. . . – nem matematika, amihez történetesen adatok is rendelhetőek. . . – . . . a hangsúly az adatok és a módszerek kölcsönös egymásra hatásán van. Definíció. Az ökonometria feladata gazdasági-társadalmi jelenségek statisztikai modellezése. 3
– Beszéljünk mindhárom komponensről ! •
Statisztikai (→ módszertani bázis)
•
Modellorientált (→ lásd később)
•
Gazdasági-társadalmi jelenségekkel foglalkozik (→ esettanulmányok használata)
A modellezésről általában
– Ökonometriai modelleket alkotunk. . . de mit mondhatunk a modellekről általában ? – A modellezés torzított lényegkiemelés ! – Azaz : a valóság egyszerű mását hozzuk létre – Motiváció : a valóság túl bonyolult, hogy a maga – eredeti formájában – vizsgáljuk – Épp azért egyszerűsítünk, hogy vizsgálni tudjuk valamilyen számunkra kényelmes eszközzel → ez legtöbbször matematikai – A modell épp azért egyszerűsít, hogy vizsgálható legyen. . . de közben szükségképp torzít is → lásd a turistatérkép példáját – Ebből is látszik : a modellezés kulcsa az absztrakciós szint helyes megválasztása – Kompromisszumos döntés, optimum keresése : egyensúly a kezelhetőség és a valósághűség között
2.2. Az ökonometria adatai és módszertana Az ökonometriai adatok természetéről
– Az adatok jellegük szerint csoportosíthatóak •
Keresztmetszeti adatok (több megfigyelési egység egyetlen időpontban)
•
Idősoros adatok (egy megfigyelési egység több időpontot kereszttül)
•
A kettő kombinációja : paneladatok
Az ökonometriai modellezés módszertana
– Az ökonometriai modellezés tipikus lépései 1. Hipotézis felállítása (tipikusan : elmélet állítását empirikusan ellenőrizni vagy társadalmigazdasági kérdést kvantitatíve megválaszolni) 2. Adatgyűjtés 3. Modell kiválasztása (nem csak a jellege, a bonyolultsága is) 4. Modell becslése 5. A modell és a valóság szembesítése, modelldiagnosztika – Iteratív folyamat ! – Ha viszont már jó a modell, akkor használhatjuk : •
Elemzés
•
Előrejelzés
– Cél lehet tehát : kérdések megválaszolása
4
3. I. esettanulmány 3.1. Az I. esettanulmány bemutatása Lakásár-adatbázis
– Az adatbázis budai használt lakások kínálati árát [M Ft], és bizonyos jellemzőit tartalmazza, jelesül : •
Alapterület [m2 ]
•
Teraszméret [m2 ]
•
Szobák száma [db]
•
Félszobák száma [db]
•
Fürdőszobák száma [db]
•
Hányadik emeleten van ? [N]
•
Déli fekvésű ? [I/N]
– Valós adatok a 2000-es évek elejéről – 1406 megfigyelési egység Modellezési feladat megfogalmazása
– Adjunk ökonometriai modellt a kínálati árra ! – Tehát : hogyan magyarázhatjuk a kínálati ár alakulását a lakás jellemzőivel ? – Ha erre sikerül modellt építenünk: •
Elemzés : hogyan hatnak az egyes tényezők az árra ? Példák : ◦ ◦ ◦
•
Mennyivel kell többet fizetni egy m2 -rel nagyobb lakásért ? Befolyásolja-e a fekvés (déli vagy sem az árat) ? Összefüggés van-e a két tényező között, tehát igaz-e, hogy a déli fekvésű lakásoknál többe kerül +1 m2 , mint a nem déli fekvésűeknél ?
Ha ismerjük egy lakás alapterületét, teraszméretét stb., milyen árat becsülhetünk rá ?
5
