muutujad (Y). Väärtused määratakse mudeli siseselt ● Modelleeritavat nähtust mõjutavad näitajad: eksogeenselt (väliselt) määratud ehk sõltumatud, seletavad muutujad (X). Väärtused määratakse mudeli väliselt. ● Statistiliste meetoditega hinnatavad mudeli parameetrid (b). ● Juhuslik komponent ehk vealiige (u). 2. Andmetüübid. Ökonomeetriline mudel baseerub arvandmetel: ● Ristandmed (cross-sectional) ● Aegread (time series) ● Paneelandmed (panel data) Andmed saavad olla kas ● Kvalitatiivsed (ei saa mõõta arvudega, nt haridustase) ● Kvantitatiivsed (mõõdetakse arvudega, nt vanus) 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. ● Uuritav objekt on üldkogum ● Andmebaas on üldjuhul valim Järeldusi soovime teha üldkogumi kohta, selleks kasutame valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valimi põhjal leiame mudeli parameetrite hinnangud
sisaldama täpitähti) ning teisest reast alates andmed. sulgeda Exceli fail; b) avada programm Gretl; c) valida File/Open data/Import/Excel d) otsida Exceli fail (muuta Files of type) e) valida, mitmendast veerust ja reast importimist alustatakse f) näidatakse töölehtede , muutujate ja vaatlustulemuste arv g) valida andmete liik – vastata No(ristandmed). (Aegread, paneelandmed – vastata Yes) h) avaneb Gretli-i menüü aken koos muutujate nimedega: Excel 2. Lineaarse mudeli parameetrite hindamine vähimruutude meetodil (Model -> Ordinary Least Squares) Põhimenüü ribalt valida menüü - Model. Avanevast rippmenüüst valida Ordinary Least Squares. Seejärel tuleb aknas "gretl: specify model" olemasolevate muutujate
5. Mudeli omaduste parandamine. · Praktikumid 6. Fiktiivsed tunnused. Andmeanalüüs programmis Gretl. 7. Statsionaarsed aegread I. Ülesannete tekstid ja andmefailid e-õppekeskkonnas 8. Statsionaarsed aegread II. Moodle. Ülesannete tekstid on soovitav enne praktikumi ise välja printida. 9. Mittestatsionaarsed aegread. 10.Paneelandmed. · Iseseisev töö 11.Tõenäosusmudelid I. Töö õppematerjalidega, interaktiivsed demod, iseseisev töö andmefailidega, enesekontrolli testid, 12.Tõenäosusmudelid II. kodutöö ökonomeetriline projekt. Täpsemalt vt laiendatud ainekava.
Milles seisneb VAR mudelite põhimõte? Põhimõtte seisneb selles, et majanduses ei ole võimalik vahet teha eksogeensetel ja endogeensetel muutujatel. VAR mudeli puhul ei ole eksogeenseid muutujaid, on vaid eelnevalt määratud muutujad. VAR mudeli peamine eesmärk on prognooside tegemine ja majandussuuruste omavahelise sõltuvuse analüüsi tegemine, mille jaoks ei ole vaja parameetreid identifitseerida. Milles seisneb paneelandmete mudelite eripära? Paneelandmed – paljude objektide karakteristikud mitmel ajahetkel. Paneelandmete puhul ei pöörata tähelepanu aegridade analüüsile. Efekte ajas vaadeldakse tavaliselt kui üleminekud ühest olekust teise. Paneelandmete korral ei ole tingimata vaja, et objekte jälgitaks võrdsete ajavahemike tagant. Kui mudelis esineb multikollineaarsus, siis ei saa samaaeglaselt mudelis esineda autokorrelatsiooni, sest nende probleemide tekkepõhjused on teinetesit välistavad Multikol
kategoorial on kõrge osakaal, aga madal kasv. Vastavalt kategooria hindamise kvadrandist oleks mõistlik võrrelda kaupade valikut turuga, eemaldada aeglasema ringluskiirusega kaubad, suurendada marginaali ja vaadata üle kaubad lähtuvalt riiulipinna tootlikusest. Edukuse hindamise võimaluseks on tulemuskaart, kus määratakse kindlaks mõõdikud (Maasik, 2012). Peamised mõõdikud, mida kasutada saame on: müügiandmed, ostusagedus leibkondade paneelandmed kliendi rahulolu kasum tarnimine, kaubavaru Fookuses on eelkõige tarbija oma vajadustega. Varu olemasolust annab ülevaate laoseis. Laoseis võib olla väike, kui on palju asendatavaid kaupu (Maasik, 2012). Tänapäeval on enamus kauplusi varustatud tehnoloogiaga, mis võimaldab meil koguda erinevaid andmeid ning neid töödelda. Valitud näidismõõdikute loetelu kategooria juhtimise tulemuslikkuse hindamiseks: Mõõdiku nimetus Praegu Eesmärk
KORDAMINE ÖKONOMEETRIA KONTROLLTÖÖKS 2013 sügissemester kasutatud 2017. aasta sügissemestri KT õppimiseks Teooria 1. Ökonomeetrilise mudeli komponendid. Endogeensed (sõltuvad Y), eksogeensed (sõltumatud, X), hinnatavad parameetrid (beeta) ja juhuslik komponent ehk vealiige (u) 2. Andmetüübid. Kvalitatiivsed, kvantitatiivsed, ristandmed, aegread, paneelandmed 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. Uuritav objekt on üldvalim, andmebaas on üldjuhul valim. Järledusi teeme üldkogumi kohta ja selleks kasutame valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valim on juhuvalim, hinnang on juhuslik suurus. Suvaline valimi andmete põhjal arvutatud funktsioon on statistik ning erinevad valimid annavad statistikutele erinevad väärtused. Statistik on juhuslik suurus. 4. Punkthinnang, intervallhinnang.
1) Ökonomeetrilise mudeli komponendid: Endogeensed muutujad - sõltuvad muutujad, väärtused mudeli siseselt Y Eksogeensed muutujad – sõltumatud muutujad, modelleeritavat nähtust mõjutavad X Statistiliste meetoditega hinnatavad mudeli parameetrid β Juhuslik komponent – vabaliige u Y= f (X, β, u) 2) Andmetüübid: Arvandmed, ristandmed (erinevad objektid samal ajamomendil), aegread (sama objekti erinevatel ajamomentidel), paneelandmed (ristandmed + aegread) 3) Valimivaatlused ja parameetri hinnangu mõiste: Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. 4) Punkthinnang, intervallhinnang Punkthinnang – statistik, mis annab parameetrite ühese väärtuse (aritmeetiline keskmine on valimi punkthinnang kogumi keskväärtusele) Intervallhinnang – usaldusvahemik, lõik, mis sisaldab parameetri tegelikku väärtust mingi etteantud tõenäosusega. 5) Hinnangufunktsioon:
annaabi.ee 
