Aplikované kvantitativní metody

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Při použití instrumentálních proměnných (IV), jaké jsou hlavní podmínky pro jejich správné použití?

Korelace s endogenním regresorem = Weak Instruments Test Nekorelace s chybovým členem = Sargan Test Snížení odhadovací chyby = IVR mnohem přesnější než OLS Minimální počet IV = Musí být více IV než endogenních regresorů

Jak se mění odhady koeficientů při použití OLS a IV?

Odhad OLS = β̂OLS = (X ′ X)−1 X ′ y Odhad IV = β̂IV = (Z ′ X)−1 Z ′ y Odhad OLS je nekonzistentní = pokud jsou regresory endogenní Odhad IV je konzistentní = při použití správných instrumentů

Jaké je rozlišení mezi OLS a IV odhady?

Odhad OLS = Je vždy konzistentní Odhad IV = Může být zkreslený, ale konzistentní

Co zahrnuje použití instrumentálních proměnných?

Odhad koeficientů = Změna ve strukturní rovnici Endogenní regrese = Vyžaduje náhradu instrumentálními proměnnými Exogenní proměnné = Musí zůstat konstantní Chybový člen = Nesmí být korelován s IV Signup and view all the answers

Jaké jsou důsledky použití správných instrumentálních proměnných?

Zlepšení přesnosti odhadu = Díky eliminaci endogenity Zvýšení robustnosti SE = Při použití IV Konzistence IV odhadu = Není zaručena bez správných instrumentů Zbavení se biasu = Umožňuje lepší interpretaci výsledků Signup and view all the answers

Zvažte následující typy panelových dat a jejich charakteristiky. Přiřaďte k nim správné popisy:

Kratké panely = Netřeba řešit stacionaritu a autokorelaci Dlouhé panely = Analýza podobná analýze TS Vyvážené panely = Pozorovánı́ dostupná pro všechny t u všech průřezových jednotek Nevyvážené panely = Chybı́ pozorovánı́ náhodně Signup and view all the answers

Přiřaďte následující metody odhadu k jejich použití v analýze dat:

OLS estimator = Pokud předpoklad MLR.4 platı́ Pooled OLS = V případě dostatečného množství dat Speciální metody odhadu = Pokud MLR.4 neplatı́ DWH test = Testování korelace nepozorované heterogenity Signup and view all the answers

Přiřaďte následující typy panelových datasetů k jejich předpokladům:

Velké panelové datasety = Platí předpoklady pro CS i TS data Krátké panely = Analýza podobná CS dat Nevyvážené panely = Jedině pozorování chybí náhodně Vyvážené panely = Nechybí žádné hodnoty Signup and view all the answers

Přiřaďte následující metody analýzy k jejich popisu:

Difference-in-differences = Metoda pro analýzu politik Korelace nepozorované heterogenity = Testované u CS dat pomocí DWH testu Stacionarita = Není třeba řešit u krátkých panelů Odhadové metody = Matematicky náročné u velkých datasetů Signup and view all the answers

Přiřaďte pojmy k jejich definicím v kontextu panelových dat:

Chybející hodnoty = Mohu způsobit zkreslené odhady Fotbalové týmy = Příklad nevyvážených panelů Heterogenita = Pozorovaná variabilita mezi skupinami OLS = Metoda ke zjišťování ovlivněnosti jedné proměnné na druhou Signup and view all the answers

Přiřaďte následující MLR předpoklady k jejich popisu:

MLR.1 = Linearita v parametrech MLR.2 = Náhodný vzorek MLR.3 = Absence perfektní multikolinearity MLR.4 = Variabilita vzorku a vysvětlujících proměnných Signup and view all the answers

Přiřaďte názvy proměnných k jejich charakteristice:

β̂1 = Odhad regresního koeficientu VIF = Měření multikolinearity R² = Koeficient determinace X, Y = Nezávislé a závislé proměnné Signup and view all the answers

Jaké jsou důsledky vysokých hodnot VIF?

Významná multikolinearita = Zpravidla > 5 nebo > 10 Nízká korelace prediktoru = Blízko 1 Zvýšení rozptylu koeficientu = Kvůli multikolinearitě Nízké hodnoty VIF = Naznačují silnou korelaci Signup and view all the answers

Přiřaďte typické příčiny vysoké multikolinearity:

Použití stejného regresoru = V různých jednotkách Lineární kombinace = Jedna z proměnných Přítomnost konstantní proměnné = Vysoká korelace Využití interakce proměnných = Způsobuje kolinearitu Signup and view all the answers

Přiřaďte výrazy k jejich definicím:

Kolinearita = Korelace mezi nezávislými proměnnými Rozptyl = Míra variability hodnot Náhodný vzorek = Případová studie výběru Estimátor = Statistický odhad hodnoty Signup and view all the answers

Přiřaďte typy regresních funkcí k jejich charakteristikám:

Lineární regresní funkce = Přímková závislost Nelineární regresní funkce = Nekonstantní změna Vícenásobná regresní funkce = Více nezávislých proměnných Polynomialní regresní funkce = Zahrnuje mocniny proměnných Signup and view all the answers

Přiřaďte definice k jejich pojmům:

Odchylka = Rozdíl mezi skutečnou a odhadovanou hodnotou Prediktor = Proměnná, která ovlivňuje výsledek Determinace = Míra vysvětlenosti variabilit Odhad = Předpoklad hodnoty na základě vzorku Signup and view all the answers

Přiřaďte chyby, které mohou nastat při regresní analýze, k jejich popisu:

Zanedbání důležité proměnné = Může vést k biasu Málo dat = Snižuje robustnost modelu Perfektní multikolinearita = Nemožnost získat koeficienty Nevhodný model = Nestabilní výsledky Signup and view all the answers

Přiřaďte modely k jejich charakteristikám:

U MA(q) modelu = Pro budoucnost nečeká změnu U AR(p) modelu = Čekáme propagaci šoků z minulosti Nestacionární časové řady = Modelujeme je, když nej jsme schopni kontrolovat zdroje nestacionarity AR(1) model s ϕ = 1 = Obsahuje trvalé šoky a je náhodná procházka Signup and view all the answers

Přiřaďte názvy stacionární vlastnosti k jejich definicím:

Průměr = Nemení se v čase Rozptyl = Je neměnný v čase Kovariance = Závisí pouze na vzdálenosti mezi obdobími Seriová korelace = Je v čase konstantní Signup and view all the answers

Přiřaďte následující pojmy k jejich definicím:

Heteroskedasticita = Rozptyl chyby se liší pro různé hodnoty vysvětlující proměnné Homoskedasticita = Rozptyl chyby je konstantní pro všechny hodnoty vysvětlujících proměnných Normalita reziduí = Rezidua mají normální rozdělení se střední hodnotou nula Nevychýlenost = Odhady jsou v průměru shodné s pravými hodnotami parametrů Signup and view all the answers

Přiřaďte vlastnosti nestacionárních časových řad k jejich popisu:

Trend = Průměrná hodnota se mění v čase Přechodné šoky = Mají dočasný dopad Trvalé šoky = Mají trvalý účinek na hodnotu Absence návratu = Není predikovatelná návratnost k průměru Signup and view all the answers

Přiřaďte definice nestacionarity k jejich popisům:

E(yt) = Očekávaná hodnota časové řady var(yt) = Rozptyl časové řady cov(yt, yt−s) = Kovariance časové řady závisí na vzdálenosti mezi obdobími Nestacionární proces = Nelze kontrolovat pro zdroje nestacionarity Signup and view all the answers

Přiřaďte vlastnosti estimátorů k jejich popisům:

Nevychýlenost = Podmínka, že E(β̂j) = βj Konzistence = Odhady se při zvyšování vzorku soustředí kolem pravých hodnot Vychýlenost = Systematické nadhodnocení nebo podhodnocení skutečných hodnot OLS = Míra, jak dobře se model přizpůsobuje datům Signup and view all the answers

Přiřaďte relevantní předpoklady k jejich výstupům:

MLR.1 - MLR.4 = Odhady jsou nevychýlené MLR.5 = Odhady jsou vydatné Malé vzorky = Konzistentnost závisí na MLR.6 MLR.6 = Zajišťuje normalitu reziduí Signup and view all the answers

Přiřaďte pojmy k jejich vlastnostem v AR(1) modelu:

ϕ = 1 = Označuje náhodnou procházku Predikce do budoucna = Očekávaná hodnota je vždy současná hodnota Velká nejistota = Je charakteristická pro náhodnou procházku Absence predikovatelnosti = Vytváří problémy při předpovědi Signup and view all the answers

Přiřaďte termíny k jejich číselným vzorcům:

E(β̂j) = Populární koeficient βj σ² = Rozptyl chyby β̂j = Odhad parametru n = Velikost vzorku Signup and view all the answers

Přiřaďte kategorie časových řad k jejich charakteristikám:

Stacionární časové řady = Mají konstantní průměr, rozptyl a kovarianci Nestacionární časové řady = Mají měnící se průměr či trend Ekonomické časové řady = Často mají trvalé šoky ARIMA modely = Používají se, pokud časové řady nejsou stacionární Signup and view all the answers

Přiřaďte definice k typům šoků v časových řadách:

Přechodné šoky = Mají dočasný dopad na časovou řadu Trvalé šoky = Ovlivňují hodnoty navždy Diferenciace = Pomáhá odstranit nestacionaritu Predikce = Může být zatížena velkou nejistotou Signup and view all the answers

Přiřaďte typy biasu k jejich popisům:

Systematické nadhodnocení = Odhady jsou vždy větší než skutečné hodnoty Systematické podhodnocení = Odhady jsou vždy menší než skutečné hodnoty Nestrannost = Odhady se průměrně shodují s pravými hodnotami Bias = Odchylka od centrální tendence odhadů Signup and view all the answers

Přiřaďte vlastnosti časových řad k jejich dopadům na předpovědi:

Nestacionární řady = Vedou k chybným odhadům koeficientů Stacionární řady = Poskytují stabilní základ pro analýzu AR(1) model = Může vyústit v trvalé efekty šoků Náhodná procházka = Nemůže být předvídána Signup and view all the answers

Přiřaďte typy distribuce k jejich vlastnostem:

Normální rozdělení = Symetrické s nulovou střední hodnotou Uniformní rozdělení = Každá hodnota má stejnou pravděpodobnost Exponenciální rozdělení = Užívá se pro modelování času do události Binomické rozdělení = Založené na počtu úspěchů v n pokusech Signup and view all the answers

Přiřaďte statistické vlastnosti k jejich významům:

Konzistentnost = Odhady se blíží skutečným hodnotám s rostoucím vzorkem Nevychýlenost = Průměr odhadů odpovídá skutečným hodnotám Robustnost = Odolnost odhadů vůči chybám v datech Vydatnost = Schopnost estimátoru poskytovat dobré odhady Signup and view all the answers

Přiřaďte pojmy k jejich definicím:

Populace = Kompletní skupina průřezových jednotek, která nás zajímá Vzorek = Část populace, kterou pozorujeme Statistická inference = Dělání závěrů o populaci na základě vzorku Chyba měření = Chyby statistických úřadů při měření dat Signup and view all the answers

Přiřaďte typy dat k jejich charakteristice:

Panelová data = Stejný vzorek populace během určitého období Pooled data = Různé náhodné vzorky ve více obdobích Krátké panely = Průřezové jednotky následované časovými jednotkami Dlouhé panely = Dynamické panelové modely Signup and view all the answers

Přiřaďte chyby vzorku k jejich příčinám:

Výběrové zkreslení = Nereprezentativní vzorek Chyba měření = Chyby přenesené z statistických úřadů Odlehlé hodnoty = Zkreslení výsledků odhadu Reprezentativnost vzorku = Vyžaduje dobrý výběr vzorku Signup and view all the answers

Přiřaďte popis k odpovídajícím typům analýzy:

Jednoduchý regresní model = Nástroj pro analýzu kauzálního vztahu mezi proměnnými Dynamické panelové modely = Analyzují vztahy v dlouhých panelech Krátké panely = Analyzují stejné průřezové jednotky v čase Statistická inference = Závisí na reprezentativnosti vzorku Signup and view all the answers

Přiřaďte výrazy k relevantnímu příkladu:

Statistická inference = Studium vlivu vzdělání na mzdu Pooled data = Získání dat od 100 firem v různých letech Panelová data = Pozorování téměř stejného vzorku firem ročně Chyba měření = Nesprávné údaje přenesené z úřadu Signup and view all the answers

Přiřaďte typy panele k jejich popisu:

Krátké panely = Pouze několik období s vybranými jednotkami Dlouhé panely = Analýza stejného vzorku v mnoha obdobích Fixní efekty = Modely se stejnými jednotkami v panelech Náhodné efekty = Modely s variabilitou mezi jednotkami Signup and view all the answers

Přiřaďte popis změn dat k jejich definicím:

Panelová data = Zachycení stejných jednotek v různých obdobích Pooled data = Míchání dat z různých vzorků Statistická inference = Analýza na základě vzorku vedoucí k obecným závěrům Vzorek = Omezená část populace pro analýzu Signup and view all the answers

Přiřaďte příklady k odpovídajícím problémům se vzorkem:

Výběrové zkreslení = Studium pouze na vysokopŕıjmových skupinách Chyba měření = Nesoulad ve shromážděných datech Odlehlé hodnoty = Extrémní hodnoty ovlivňující průměry Reprezentativnost vzorku = Důležitá pro validní závěry Signup and view all the answers

Study Notes