Resume
Samenvatting econometrie (deel 1)
- Établissement
- Katholieke Universiteit Leuven (KU Leuven)
Deze samenvatting bevat H1-H8. Zowel het boek, als slides, als notities vanuit de les zijn verwerkt in deze samenvatting.
[Montrer plus]
Livre connecté
Titre de l’ouvrage:
Auteur(s):
- Édition:
- ISBN:
- Édition:
1 vérifier
Par: mariedebode • 1 année de cela
Aperçu du contenu
Econometrie voor bedrijfseconomenHOOFDSTUK 1: Economische vraagstukken en data
1. Wat is econometrie?
Modellen voor economische fenomenen opstellen
Opletten voor causaal verband (oorzaak-gevolg) geluk!!
- Zorgen dat alle variabelen die verband kunnen veroorzaken mee in het model zitten
- Vb: onveilige seks prostitutie te verklaren variabele = prijs (andere variabelen = leeftijd…)
2. Economische data
2.1 Hoe wordt economische data gegenereerd?
1) Experimentele data gegenereerd via experiment vb: invloed bemesting op tomaten
- Voordeel: oorzaak-gevolg
- Nadelen:
Vaak slechts een nabootsing van de werkelijkheid
Vb: onderzoek naar belastingontduiking (zie artikel online)
Niet altijd mogelijk (praktisch, ethisch…) zeker voor economische/sociologische
Vb: effect van extra jaar studeren op loon dwingen om 1j extra te studeren?
pseudo-experimenten = experiment nabootsen (gelijkaardige omstandigheden)
2) Niet-experimentele data (meest gebruikt)
- Surveys, landendata… vb: Labour force survey
- Voordeel: vaak grote representatieve datasets
- Nadeel: opletten met oorzaak-gevolg
technieken van betrouwbaarheid zoveel mogelijke controlevariabelen in model
2.2 Types van economische data
Data kan op verschillende niveaus verzameld worden
- Micro: personen, huishoudens, bedrijven… (via enquêtes)
Vb: effect opwaarderen buurt op prijs? gegevens = huizen
- Macro: gemeenten, landen (geaggregeerde gegevens)
Vb: gemiddelde huur huis in ≠ gemeentes?
Kwantitatief of kwalitatief?
- Kwantitatief: te verklaren (afhankelijke) variabele
- Kwantitatief + kwalitatief: verklarende (onafhankelijke) variabele
Vast tijdstip of evolutie?
- Cross-sectionele data: data over verschillende entiteiten voor 1 bepaalde tijdsperiode
doorsnede op 1 moment vb: hoeveel kost een huis NU?
- Tijdreeksdata: data over 1 bepaalde entiteit maar van verschillende tijdsperiodes
- Paneldata (longitudinale): data over ≠ entiteiten + elk geobserveerd voor 2 tijdsperiodes
combinatie van vorige 2 technieken (complex)
HOOFDSTUK 2 & 3: Herhaling kansrekenen en statistiek
1. The California Test Score Data
1.1 Probleem
Probleemstelling: effect op examenresultaten van vd klasgrootte met 1 student?
- n = 420 schooldistricten in California
- Variabelen: testscores van 5e graad en student-teacher ratio (STR)
- Macro-niveau gemiddelde per district
Hebben districten met kleinere klassen hogere testscores? spreidingsdiagram
1
, - Verklarende variabele = STR
- STR = testscore negatief verband
Is dit een causaal verband?
andere variabelen/verklaringen vb: rijkere districten = meer middelen
1.2 Verkennende analyses
Kwantitatief bewijs dat districten met lagere STR, hogere testscores hebben?
1) Schatting: vergelijk gemiddelde testscores bij districten met lagere STR met deze bij hogere
- Schatting van ∆=μklein−μ groot = verschil tss de groepsgemiddelden
- μklein−μ groot =7,4
2) Toetsen van hypothesen: test H0 dat de gem testscores in de 2 types districten dezelfde zijn
- Toetsen tegen de alternatieve hypothese dat ze verschillen
- H 0 : μklein =μ groot vs . H a :μ klein ≠ μ groot
ý k − ý g
t= =4,0480
s 2k s2g P ( T ≥ 4,0480 )=0,000063 H 0 verwerpen
- Teststatistiek:
√ +
n k ng
3) Betrouwbaarheidsintervallen: bereken een interval voor het verschil in de gem testscore
- ý k − ý g ±1,96 SE( Ý ¿¿ k−Ý g)=[3,81; 10,99]¿
- 0 ligt niet in het BI H 0 verwerpen
Besluit: we hebben voldoende sterk bewijs tegen de nulhypothese om deze te verwerpen
de testscores van districten met lagere STR verschillen significant van deze bij hogere STR
HOOFDSTUK 4: Enkelvoudige lineaire regressie
1. Het lineair regressiemodel
1.1 Het enkelvoudig lineair regressiemodel
Vb: prijs appartement in groot-Leuven vermoeden van positief lineair verband tss prijs en opp
Y = prijs in euro, X = oppervlakte in m2
Y = β0 + β 1 X !!MAAR: het verband is niet perfect foutenterm u
- We hebben n observaties: ( X i , Y i ) ,i=1 ,… , n
- Y i=β 0 + β 1 X i+ ui
Algemeen model
- Y = de afhankelijke (te verklaren) variabele en X = de onafhankelijke (verklarende) variabele
- β 0 = intercept en β 1 = helling
- ui = de foutenterm (error term) bevat alle andere variabelen dan X met invloed op Y
bevat ook alle andere fouten (meetfouten, toeval…)
1.2 Correlatie
Spreidingsdiagram
Nagaan of er een lineair (of ander) verband is tussen X en Y? spreidingsdiagram
= grafische voorstelling van de koppels gegevens (x1, y1), (x2, y2),..., (xn, yn)
Deze koppels vormen een puntenwolk waar een bep (lineair) patroon in te vinden is
Steekproefcovariantie
n
1
Covariantie = stijgend of dalend verband? s x, y = ∑ ( x −x́ ) ( y i− ý ) !!niet dimensieloos
n−1 i=1 i
Positieve bijdrage
- x i> x́ en y i > ý +¿+ ¿+¿
- x i< x́ en y i < ý −¿−¿+¿
Negatieve bijdrage
- x i< x́ en y i > ý −¿+¿−¿
2
, - x i> x́ en y i < ý +¿−¿−¿
Steekproefcorrelatie
Correlatie: zin/richting en sterkte van het lineair verband (cov meet enkel richting)
sx , y
Formule: r x , y = !!dimensieloos = correlatie onafh van gebruikte eenheid
sx s y
Eigenschappen
r x , y =s x−x́ y− ´y
- Correlatie = covariantie van gestandaardiseerde gegevens ,
sx sy
- Dus eenheden worden eruit gehaald correlatie = dimensieloos ( μ=0 en σ =1)
Interpretatie: correlatie meet richting en sterkte vd lineaire samenhang tss 2 kwantitatieve variab
- Richting via het teken van de correlatie
Positief (stijgend) verband r > 0
Negatief (dalend) verband r < 0
- Sterkte via de grootte van de correlatie: -1 ≤ r ≤ 1
hoe dichter bij -1 of 1, hoe sterker het lineaire verband (hoe dichter bij 0, hoe zwakker)
r = 1: perfect stijgend lineair verband (punten liggen perfect op stijgende rechte)
r = -1: perfect dalend lineair verband tss x en y
r = 0: totale afwezigheid van een lineair verband tss x en y
Opmerkingen
- Correlatie verandert niet bij een lineaire transformatie van x of y
- Correlatie meet enkel de sterkte vh lineaire verband (er kan mss wel een ander verband zijn)
- rx,y = ry,x maakt niet uit welke de ‘te verklaren’ en welke de ‘verklarende’ variabele is
- x en y moeten kwantitatieve variabelen zijn
- De correlatie is niet resistent (gevoelig voor uitschieters) tekening maken!!
Populatiecovariantie en -correlatie
Eigenschappen + interpretatie zijn analoog aan die van steekproef-
X en Y zijn ongecorreleerd als corr(X, Y) = 0 (geen lineair verband)
- X en Y onafhankelijk = X en Y ook ongecorreleerd (geen verband)
- X en Y ongecorreleerd ≠ X en Y ook onafhankelijk
2. Schatten van de regressieparameters
2.1 Kleinste kwadraten criterium
Model: Y i=β 0 + β 1 X i+ ui β 0 en β1 geschat op basis van een steekproef
^β 0 en ^β1 bepaald zodat de rechte ^β 0 + ^β 1 X i zo goed mogelijk bij de puntenwolk aansluit
- Zorgen dat verschil tussen theoretische en geschatte rechte zo klein mogelijk is
- Verschil = residu (fout op schatting): u^ i=Y i−Y ^ i=Y i −( ^β 0 + ^β 1 X i)
- Som moet zo klein mog zijn MAAR: + en – heft elkaar op?
daarom som van kwadraten zo klein mogelijk maken
- Totale kwadratische afwijking minimaliseren ^β 0 en ^β1 zodat
n n n
2 2 2
min ∑ u^ i =∑ ( Y i−Y^ i ) =∑ ( Y i− ^β 0− ^β 1 X i)
i=1 i=1 i=1
Kleinste-kwadraten criterium
∑( X i − X́ )( Y i −Ý ) S XY SY
- ^β 1= = =R
∑ ( X i − X́ ) 2
S
2
X
SX
Voorwaarde: S X ≠ 0
3
Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:
Qualité garantie par les avis des clients
Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.
L’achat facile et rapide
Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.
Focus sur l’essentiel
Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.
Foire aux questions
Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?
Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.
Garantie de remboursement : comment ça marche ?
Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.
Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?
Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur inezvandezande. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €6,49. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.
Peut-on faire confiance à Stuvia ?
4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)
50843 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours
Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans