16. Przedstaw I omów istotę estymacji na podstawie danych przekrojowo-czasowych (panelowych).
Modele panelowe to te, których estymacja nastĊpuje na podstawie prób przekrojowo-czasowych. Podstawowym problemem związanym z estymacją modeli na podstawie danych przekrojowo-czasowych jest taka specyfikacja modelu, która umożliwi wychwycenie różnic między obiektami w tym samym okresie oraz między różnymi okresami dla tego samego obiektu. Zastosowanie klasycznej metody najmniejszych kwadratów napotyka bowiem na trudności wynikające z faktu, że założenia Gaussa-Markowa dotyczące własności składnika losowego zwykle nie są spełnione. Teoretyczny model można bowiem zapisać następująco:
=
+
+
gdzie:
i = 1, …, N oznacza obiekt (województwo, sekcję lub dział gospodarki, przedsiębiorstwo, gospodarstwo domowe określonego typu itp.),
t = 1, …, T oznacza czas,
k = 2, …, K oznacza numer zmiennej objaśniającej,
E[
]
= 0; E[
]
=
(wariancja skáadnika losowego jest stała).
17. Przedstaw etapy i krótko omów procedurę weryfikacji jednorównaniowego modelu ekonometrycznego.
Ocena parametru strukturalnego może być nieistotna merytorycznie jeśli:
znak oceny parametru nie jest zgodny z oczekiwaniami, twierdzeniami ekonomii
wartość oceny parametru jest niezgodna z oczekiwania, twierdzeniami, wynikami innych badań
Jeśli wyniki weryfikacji merytorycznej są negatywne, należy zastosować jedno lub kilka z poniższych rozwiązań:
sprawdzenie wiarygodności i poprawności danych statystycznych oraz zasadność i poprawność ewentualnych przekształceń na danych
zmienić postać analityczna modelu
zmienić zmienne objaśniające (usunąć zmienną, dodać zmienną, zamienić na inną) po czym dokonać ponownej estymacji modelu – procedurę tę należy powtarzać aż uzyska się pozytywna weryfikacje merytoryczna modelu
19.Wyjaśnij, co to znaczy, że wybrana ocena parametru strukturalnego jest nieistotna merytorycznie I podaj sposób postępowania w takim przypadku.
20.Wyjaśnij, co to znaczy, że ocena parametru strukturalnego jest nieistotna statystycznie I podaj sposób postępowania w takim przypadku.
Jeśli ocena wyrazu wolnego jest nieistotna statystycznie to oznacza, że de facto nie ma „punktu początkowego” w modelu. Istotność wyrazu wolnego bada się statystyką t-studenta (tak samo zresztą jak istotność każdej innej zmiennej),
Jeśli wartość statystyki t-studenta jest poniżej 1,0 to należy ponownie oszacować model, tym razem bez wyrazu wolnego.
21.Przedstaw I omów sposób analizy wartości reszt w jednorównaniowym modelu ekonometrycznym
Analiza wartości reszt – należy tutaj zwrócić uwagę na wartości poszczególnych reszt. Duże ( powyżej 2,5) wartości bezwzględne reszt wystandaryzowanych powinny skłaniać do ponownej, bardzo uważnej analizy wartości danych statystycznych, wprowadzonych do komputera, przez ich ponowne porównanie z danymi zawartymi w źródłach oraz sprawdzenie poprawności ich ewentualnych przekształceń, dokonanych przed ich wykorzystaniem w procesie estymacji. Można również wprowadzić zmienną sztuczną, zgodnie z zasadami, aby uwzględnić obserwacje, dla których wartości bezwzględne reszt są większe od 2,0 i całą procedurę ponowić.