ECONOMETRIE SAMENVATTING
Katholieke Universiteit Leuven
2022-2023
D0Q47A
Senne Desmet
,EXCEL COMMANDS
T.VERD.2T(x;df) met x = teststat → p-waarde voor ≠
T.INV.2T(α;df) → t-waarde voor BI
T.VERD.RECHTS(x;df) → p-waarde voor >
F.VERD.RECHTS(x;q of k-1;n-k-1) → p-waarde
F.INV(1-α;q;n-k-1) → F-statistiek
CHIKW.VERD.RECHTS(x;df) met x = verschil 2 keer loglikelihood → p-waarde
NORM.S.VERD(z;WAAR) → kans bij probit
HOOFDSTUK I: ECONOMISCHE VRAAGSTUKKEN
WAARTOE DIENT ECONOMETRIE EN WAT IS HET?
Econometrie is de wetenschap van het economisch modelleren, het meten en kwantitatief analyseren van
economische fenomenen aan de hand van regressieanalyse.
Het probeert een antwoord te geven op vragen zoals;
- Wat is het kwantitatief effect van het reduceren van de klasgrootte op de
resultaten van de studenten?
- Hoe beïnvloedt één jaar extra opleiding het latere loon?
- Wat is de prijselasticiteit van sigaretten?
- Wat is het effect op de economische groei als de FED de rente laat stijgen met 1 procentpunt?
- Wat is het effect op de prijzen van huizen bij het opwaarderen van de buurt?
3 belangrijke doelstellingen:
- De economische realiteit beschrijven
- Testen van economische theorieën en hypotheses
- Voorspellen van toekomstige economische activiteiten
WAT IS REGRESSIEANALYSE?
Wiskunde levert ons beschikbare modellen voor 𝑄 = 𝑓(𝑃, 𝑃s , 𝑃c, 𝐼𝑛𝑐). De onbekende parameters worden
geschat op basis van data. Ook zullen we bepaalde (statistische) veronderstellingen moeten maken over de
foutenterm u (H4)
- Q = vraag
- P = prijs
- Ps = prijs van substituten
- Pc = prijs van complementaire goederen
- Inc = beschikbare inkomen
1. Kies model
a. Q = β0 + β1 P + β2 Ps + β3 Pc + β4 Inc
b. Q = β0 Pβ1 Psβ2 Pc3 Incb4
2. Kies variabelen
a. Foutenterm u (toevalsvariabele)
b. Q = β 0 + β 1 P + β 2 Ps + β 3 Pc + β 4 Inc + u
c. De onbekende parameters b0, b1, b2, b3, b4 worden geschat op basis van data!
➔ Statistiek
➔ betrouwbaarheidsintervallen, hypothesetoetsen
Voorziet de mogelijkheid te kwantificeren hoe een verandering van een variabele een andere variabele zal
beïnvloeden, als de overgebleven variabelen constant blijven (“ceteris paribus”)
HOE WORDT DATA GEGENEREERD
Experimentele data
,Data wordt gegenereerd via een experiment. Het grote voordeel hiervan is dat je een causaal effect kan
aantonen. Nadelen zijn dat het slechts een nabootsing is van de werkelijkheid en dat het niet altijd mogelijk
is (praktisch, ethisch), zeker niet voor economische en sociologische problemen
Dit komt voort uit bijvoorbeeld een survey of landendata (European Social Survey). Het voordeel is dat het
vaak grote representatieve datasets zijn, nadeel is dat je geen causaal verband kan aantonen.
TYPES VAN ECONOMISCHE DATA
Data kan op verschillende niveaus verzameld worden:
- Micro: personen, huishoudens, bedrijven
- Macro: gemeenten, landen
Kwantitatief vs. Kwalitatief:
- Te verklaren (afhankelijke) variabele → kwantitatief (bijvoorbeeld leeftijd, hier kun je mee rekenen)
- Verklarende (onafhankelijke) variabelen → kwantitatief of kwalitatief
Vast tijdstip of evolutie:
Cross-sectie: data over verschillende entiteiten voor één bepaalde tijdsperiode
Tijdsreeks: data over één bepaalde entiteit, maar van verschillende tijdsperiodes
Paneldata: ook wel longitudinale data. Data over verschillende entiteiten waarbij elke entiteit geobserveerd
werd voor twee of meer tijdsperiodes
, HOOFDSTUK II + III: HERHALING HANSREKENEN EN STATISTIEK
WAT LEERT DEZE GRAFIEK
LET OP: Te verklaren variabele op de y-as en de
verklarende variabele op de x-as.
We kunnen hier geen causaal verband uit halen,
maar wel een correlationeel verband
VERKENNENDE ANALYSES
We vergelijken districten met ‘’kleine’’ (STR < 20) met ‘’grote’’ (STR >= 20)
Zie ppt
1. Schatting van ∆ = 𝜇klein − 𝜇groot (= verschil tussen de groepsmiddelen)
2. Test de hypothese H0 : µklein - µgroot = 0
3. Construeer een betrouwbaarheidsinterval voor µklein - µgroot
De P-waarde vertelt hoe waarschijnlijk het is om een resultaat zoals deze te krijgen als Ho waar is. Als deze
dus zeer klein is, is het zeer onwaarschijnlijk.
Hoe kleiner de P-waarde, hoe meer bewijs tegen Ho
We kunnen ook naar het betrouwbaarheidsinterval kijken:
Ho zegt dat het verschil 0 is, echter ligt 0 niet binnen het interval en kunnen we Ho dus verwerpen.
