5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 1
Zuzana Dlouhá
Úvod do předmětu – obecné informace Konzultační hodiny: úterý 16:00–18:00, místnost 433 NB e-mail:
[email protected] //
[email protected] URL: https://webhosting.vse.cz/figlova/ Hodnocení 1) průběžný test: 2) semestrální práce: 3) závěrečný test:
20 b., termín - 4. přednáška 40 b., zadání - 5. týden na cvičeních 40 b., termíny vypsány v ISIS
Celkem 100 bodů: 90 – 100 bodů: 75 – 89 bodů: 60 – 74 bodů: 50 – 59 bodů: 0 – 49 bodů:
1 2 3 4+ neprospěl
Omluva předmětu • omluvy dle keke.vse.cz • bez udání důvodu do termínu průběžného testu - 4. týden
2
Úvod do předmětu – obecné informace LITERATURA Základní: • přednášky • Wooldridge, J. M.: Introductory econometrics: a modern approach (ke stažení na kekebooks.vse.cz, heslo keke123) Další: • Gujarati, D. N.: Basic econometrics • Hušek, R.: Ekonometrická analýza • Hušek, R.: Aplikovaná ekonometrie: teorie a praxe SOFTWARE • cvičení na počítačích • software: GRETL, freeware dostupný na http://gretl.sourceforge.net • Krkošková, Š., Ráčková, A. a Zouhar, J.: Základy ekonometrie v příkladech, VŠE, 2010 (pouze ke cvičením)
3
Předmět a struktura kurzu • •
empirický výzkumu, fáze předchozí (či alespoň paralelní) absolvování Základů ekonometrie vhodné
1. Úvod: struktura empirických výzkumů 2. Tvorba ekonomických modelů: teorie 3. Data: zdroje a typy dat, význam popisných charakteristik 4. Vicenásobná regrese v ekonomické analýze 5. Vicenásobná regrese: DUMMY proměnné a jejich interakce 6. Difference in differences estimátor 7. First Differencing a Fixed Effects 8. Instrumentální proměnné, Panelová data 9. Testy robustnosti 10. Úvod do časových řad (zbyde-li čas) •
témata se prolínají
4
Ekonomie vs ekonometrie • •
ekonom: když vláda zvýší spotřební daň z cigaret, spotřebitelé sníží spotřebu cigaret ekonometr: když vláda zvýší spotřební daň z cigaret o 10%, spotřebitelé sníží spotřebu alkoholu o 1,5%
Ekonometrie • zásadní při aplikaci ekonomické teorie v praxi • využívá matematických a statistických metod k analýze (nejen) ekonomických dat a problémů
EKONOMIE
MATEMATICKÁ EKONOMIE
EKONOMICKÁ STATISTIKA
EKONOMETRIE
MATEMATIKA
MATEMATICKÁ STATISTIKA
STATISTIKA
5
Ekonometrie, empirický výzkum •
•
•
popisná – zodpovězení nejjednodušších otázek x vzorek, volba statistické charakteristiky: – Kolik v průměru vydělávají ženy v Praze? predikce – předpověď, prognózování – Jaká bude inflace v prosinci 2013? – Kolik studentů projde v tomto semestru předmětem AKM? kauzalita – ověřování a kvantifikace kauzálních vztahů, které nabízí ekonomická teorie: – Budu vydělávat více v důsledku absolvování VŠE? – Ovlivňuje pohlaví mzdu? – Když ČNB přistoupí dnes k restriktivnímu monetárnímu šoku klesne v budoucnu inflace?
6
Empirický výzkum Firmy • efekt (změny) politiky (ČEZ, Škoda) • odhad elasticit (letenky, mobilní operátoři) • úspory nákladů (RWE) • pojišťovny, banky (bonusy, řízení rizika, bonita zákazníků, riziko defaultu) • analýza alternativ – simulace
Politika • efekt zákona nebo politiky (investiční podpora, politika zaměstnanosti, monetární politika a inflace) • jak nastavit politiku (zločin, doprava) • cost-benefit analýzy (ex ante, ex post) • daňová optimalizace
7
Empirický výzkum Věda • Jak se změnila úmrtnost při nehodách na silnicích po zavedení povinných bezpečnostních pásů? • Jak ovlivní stavba vodní přehrady velikost populace bobrů v okolních tocích? • Jak ovlivní kouření matek v průběhu těhotenství porodní váhu/zdraví dítěte? • Je při klesajícím tlaku vzduchu zapotřebí nižší teplota vody k přechodu do varu a k přeměně na páru?
8
Kauzalita • •
• • • • •
• •
kap. 1.4 (Wooldridge) kauzalita – jak se mění proměnná y se změnou proměnné x za předpokladu ceteris paribus (za ostatních faktorů neměnných) • vzroste-li cena ceteris paribus spotřebitelé budou nakupovat méně hledáme příčinný (kauzální) efekt jedné proměnné na druhou problém přirozeného experimentu – v realitě můžeme málokdy zajistit “laboratorní podmínky” pro experiment pokud můžeme při experimentu zajistit ceteris paribus, můžeme jednoduše ověřovat a kvantifikovat kauzální vztahy v přírodních vědách (např. pro fyzikální experimenty) často zajistit lze v porovnání se sociálními vědami (zpravidla nemožné či nákladné) v důsledku máme často k dispozici data neexperimentálního charakteru, u kterých zpravidla narážíme na problém s platností ceteris paribus ekonometrie se snaží vyrovnat s tímto problémem ekonometrie nám nepomůže hledat kauzální vztahy (ty hledá ekonomická teorie!!!), může nám pomoci je jen kvantifikovat či(a) ověřovat !!!KORELACE není KAUZALITA!!! 9
Kauzalita Kauzální efekt hnojiva na výnosnost (example 1.3) • o kolik se zvýší výnosnost sóje, když se zvýší objem použitého hnojiva • předpoklad ceteris paribus – všechny ostatní faktory, které zvyšují výnosnost (kvalita půdy, déšť, parazity,…) se nemění Experiment • výběr několika akrů půdy • náhodné přiřazení různého objemu hnojiva na různé akry půdy • porovnání výnosů • uvedený tzv. řízený experiment zafunguje, protože objem použitého hnojiva nesouvisí s jinými faktory ovlivňující výnosy
10
Kauzalita Návratnost investic do vzdělání (example 1.4) • o kolik se zvýší mzda jednotlivce (náhodně vybraného z populace) při dalším roku vzdělání • předpoklad ceteris paribus - všechny ostatní faktory, které zvyšují mzdu (zkušenosti, rodinné zázemí, inteligence,…) se nemění Experiment • výběr skupiny lidí (dětí) • náhodné přiřazení různého počtu let vzdělání (nemožné) • po ukončení školy porovnání mzdy • problém s náhodným přiřazením – počet let vzdělání souvisí s jinými faktory (např. s inteligencí) + example 1.5 + 1.6
11
Struktura empirické analýzy 1. krok: Formulace výzkumné otázky (cíle) 2. krok: Sestavení vhodného ekonomického modelu 3. krok: Volba a konstrukce ekonometrického modelu 4. krok: Sběr dat 5. krok: Volba odhadové techniky a odhad ekonometrického modelu 6. krok: Verifikace, interpretace, závěry 7. krok: Analýza citlivosti, robustnosti
- vycházíme z ekonomické teorie, existujících výzkumů apod. 1. krok: Formulace výzkumné otázky (cíle) • kriminalita vs. mzda (example 1.1) – Ovlivňuje mzda, která může být dosažena legálními aktivitami rozhodnutí jedince o zapojení do trestné činnosti? •
Jaký má bodový systém efekt na chování řidičů?
12
Struktura empirické analýzy 2. krok: Sestavení vhodného ekonomického modelu • kriminalita vs. mzda - Gary Becker (1968), Nobelova cena • založeno na maximalizaci užitku • rozhodnutí – porovnání výnosů a nákladů • výnosy – výnos z trestní činnosti • náklady – ušlá příležitost (legální aktivity), pravděpodobnost dopadení, odsouzení, uvěznění y = f(x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7) • • • • • • • •
y … počet hodin strávených trestnou činností x1 … hodinová mzda z trestné činnosti x2 … hodinová mzda z legálního zaměstnání x3 … ostatní příjmy x4 … pravděpodobnost dopadení x5 … pravděpodobnost odsouzení po dopadení x6 … očekávaný rozsudek x7 … věk
Funkce f závisí na užitkové funkci jedince (neznáme), užijeme však předpoklady z ekonomické teorie 13
Struktura empirické analýzy 3. krok: Volba a konstrukce ekonometrického modelu • Jak definovat a měřit jednotlivé faktory? – např. doba strávená trestnou činností, odhad pravděpodobnosti dopadení • Specifikace funkčního tvaru – např. nejjednodušší forma vícenásobné regrese
•
u je náhodná složka obsahující • neměřitelné faktory (sociální zázemí, povahové charakteristiky jedince, vrozené vlohy apod.), • chyby měření apod.
14
Struktura empirické analýzy Jiné příklady • rekvalifikační kurz … na produktivitu práce • změna ceny … na množství • sociální dávky … na zaměstnanost • výška daně … na spotřebu • výška pokut … na počet přestupků • studium na vysoké škole … na plat Problémy • měřitelnost faktorů • reprezentativnost vzorku • zobecnění na populaci • problém endogenity • korelace není kauzalita • data (nemáme vše co chceme, chyby měření) • atd. (např. další G-M předpoklady)
15
Řešení endogenity • • • • • • • •
přirozený experiment řízený experiment zpoždění volba vhodných kontrolních proměnných volba vhodné kontrolní skupiny (při analýze problému metodou diff-indiff) instrumentální proměnné data ekonometrická koncepce, atd.
16
Závěr empirické analýzy •
závěr(y) - shrnutí výsledků - uvedení všech předpokladů - výsledky analýzy citlivosti robustnosti (citlivost modelu, stabilita modelu) - náměty na možná vylepšení
17
