Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Rozdział1.Jednorównaniowyliniowymodelekonometryczny
21
Ponowniemamypodstawydoodrzuceniahipotezyzerowej;parametrymodelu
wokresiekryzysufinansowegoróżniłysięodparametrówmodeluwokresieprzedipo
kryzysie,mimożewPolsceprzebiegłonstosunkowołagodnie.Wtymprzypadkuroz-
wiązaniemmogłobybyćuzupełnieniezbioruzmiennychobjaśniającychozero-jedynkową
zmiennąkryzyslub-jeszczelepiej-włączeniezmiennejopisującejsiłękryzysu,anietyl-
kojegowystąpienie,zapomocąnp.średniejwartościkapitalizacjiGiełdyPapierówWar-
tościowychwWarszawiewkolejnychmiesiącach.
Możemyjeszczesprawdzić,czywmodeluwystępująobserwacjeodstające(ang.
outliers)-czylitakiemiesiące,wktórychmodeljestszczególnieźledopasowanydoda-
nychempirycznych(adokładniej,kiedyteoretycznawartośćzmiennejobjaśnianejjestbar-
dzoodległaodjejwartościempirycznej).Wtymceluwyznaczmyresztymodelu:
Zapisz
→
Reszty
(gretlzaproponujenamnazwęuhat1,czylinuzdaszkiemnr1”,alemożemyją
zmienić).Następnieotwieramynowopowstałązmiennąisortujemyzapomocąklawisza
A→Zwgórnejczęściokienka,np.rosnąco.Resztystopnioworosnąodok.-17do+15,
niewidaćżadnychszczególnieodstającychwartości.Możemyzatemprzyjąć,żepróbanie
obejmujenietypowychmiesięcy,wktórychkształtowaniesięoczekiwańkoniunkturalnych
jestszczególnietrudnedowyjaśnieniazapomocąnaszegomodelu.
Istniejąoczywiściealgorytmiczne,aprzeztobardziejobiektywnemetodyidentyfi-
kacjiobserwacjiodstających;korzystajączinnychprogramów,np.R,wartojestosować.
Jednązczęstospotykanychmetodgraficznychjestwykrespudełkowy,wktórymzaob-
serwacjeodstająceuznajesięte,któresąwiększeodwartościwyznaczonejnapodstawie
pierwszegoitrzeciegokwartylarozkładureszt.Alternatywnepodejściaidentyfikacjiob-
serwacjiodstających,dostępnewinnychprogramach,sąopisanewczęściC.
Oszacowaniaparametrówmodeluekonometrycznegomożnateżwykorzystaćwce-
lachpredykcyjnych.Napodstawiemodeluzwydruku1.2wyznaczmyprognozywartości
zmiennejKPnaIkwartał2020r.Niezbędnesąwtymceluwartościzmiennychobja-
śniającychoraz,dopóźniejszejocenyjakościpredykcyjnejmodelu,wartościzmiennej
objaśnianej.WBiuletynieStatystycznymzmaja2020r.znajdziemydaneprzedstawione
wtabeli1.1.
Tabela1.1.DanedoprognozynaIkwartał2020r.
styczeń2020
luty2020
marzec2020
Okres
-4,3
-1,6
-7,6
KP
-1,1
3,2
KB
1,6
99,9
99,6
99,7
CP
Wiemy,żerządywtymokresiesprawowałPiS,czylipoliPiS=1orazpoliSLD=0.
Podstawiającwartościzmiennychobjaśniającychzestyczniaorazzaokrąglonedodwóch
miejscpoprzecinkuoszacowaniaparametrów,otrzymujemy:
KP
ś
t
1
277
1-
95220653209899907613880
9
+
9
|
9
+
9
|
9
-
9
|+
9
|1
400
9
.
(1.3)
