Økonometri 1: F11 Økonometri 1 Introduktionsforelæsning 4. september 2006

Økonometri 1: F1 2 Økonometri 1 – Efterår 2006 Forelæser:  Hans Christian Kongsted (HC) Lektor ved Økonomisk Institut Kontor på Bispetorvet, 4. sal. Telefon Hjemmeside:

Økonometri 1: F1 3 Dagens program: Indkredse begrebet ”økonometri”: Tage udgangspunkt i nogle eksempler og Wooldridge, kapitel 1. Afgrænse faget Økonometri 1 i forhold til Teoretisk Statistik, Økonometri 2 og økonometrifagene på kandidatdelen. Fagets struktur:  Forelæsningerne og lærebogen: Wooldridge, Introductory Econometrics.  Øvelserne  Eksamen og ”prøveeksamen” Målsætning for faget.

Økonometri 1: F1 4 Begrebet ”økonometri” Anvende statistiske metoder på økonomiske data … men mere end det: Example 1.3 og 1.4 i Wooldridge. Data fremkommer oftest ved passiv observation af økonomiske agenters valg, ikke ved aktiv og tilfældig eksperimentering. Økonomisk teori spiller en helt central rolle i at forstå og fortolke data. Ex. 12 års skolepligt: Er det (økonomisk set) en god ide? … forsøge at måle omkostninger og ”benefits”

Økonometri 1: F1 5 Passiv observation: Afkast af uddannelse

Økonometri 1: F1 6 Eksperiment: Udbyttet af sojabønner

Økonometri 1: F1 7 Hovedtyper af økonomiske data

Økonometri 1: F1 8 Tværsnitsdata I: Et tværsnit af husholdninger Hvor stor en budgetandel anvendes på en enkelt vare(gruppe), fx mad, alkohol, eller fritidsfornøjelser? Økonomisk teori: Grundlæggende forbrugsteori er gennemgået i Varian ”Intermediate Microeconomics” Der findes en række bidrag om Engelkurven:  Deaton & Muellbauer (1980): ”Economics and consumer behavior”  Banks, Blundell & Lewbel (1997): ”Quadratic Engel Curves and Consumer Demand” Undersøger hvordan budgetandelene for forskellige varegrupper (f.eks. mad) afhænger af indkomstniveauet. De empiriske analyser udføres på husholdningsdata:  Hver husholdning fører dagbog over sine udgifter

Økonometri 1: F1 9 Tværsnitsdata I: Et tværsnit af husholdninger (fortsat) Estimationen af Engelkurver baseret på en regressionsmodel: hvor w i er budgetandelen for f.eks. mad og x i er det samlede forbrug Modellen kan udvides til ”Quadratic Engel curve” Regressionsmodellen bliver så Den udvidede model passer ofte signifikant bedre overens med data Et canadisk husholdningsdatasæt vil blive analyseret på Ugeseddel 1, 2, 3 og 11.

Økonometri 1: F1 10 Tværsnitsdata I: Et tværsnit af husholdninger (fortsat) Simpel Engelkurve for mad for canadiske par i Udvidelser som dækkes af Økonometri 1:  Funktionel form  Flere forklarende variable: Dummy-variable  Målefejl: Instrument variabel estimation Udvidelser som dækkes på kandidatdelen:  Semi-parametrisk estimation

Økonometri 1: F1 11 Tværsnitsdata II: Et tværsnit af lande Hvad forklarer store (og vedvarende) forskelle mellem produktivitets- og indkomstniveauer mellem lande?

Økonometri 1: F1 12 Tværsnitsdata II: Et tværsnit af lande (fortsat) Hall og Jones (1999): Produktionen pr. arbejder i USA var 35 gange højere end i Niger i Økonomisk ramme: Solow-modellen (makrokurset!). Produktion pr. arbejder som funktion af kapitalapparatets størrelse (fysisk og human kapital) og produktivitet (”Solow-residualet”). Hall og Jones: ”Social infrastruktur”: Samfundsinstitutioner fastlægger ydre rammer for økonomiske agenters dispositioner (produktion, uddannelse, investering): ”Lov og orden”, beskyttelse af ejendomsretten, korruption, … Hvordan får vi estimeret parametrene i Solow-modellen? Hvordan tager vi højde for et begreb som ”social infrastruktur”, som kan være af betydning for indkomstniveauet?

Økonometri 1: F1 13 Tværsnitsdata II: Et tværsnit af lande (fortsat) Nationalregnskabsmål for  Produktion (BNP i faste priser)  Arbejdskraft (personer/timer)  Fysisk kapital Mål for indsatsen af humankapital (?) Hvordan kan vi måle ”social infrastruktur”? Sammenlignelige data for et (stort) antal lande. Penn World Tables er hovedkilde til landetværsnitsdata. Hall og Jones analyserer data for 127 lande.

Økonometri 1: F1 14 Tværsnitsdata: Metoder Den lineære regressionsmodel (OLS) er arbejdshesten til estimation og test (Ugeseddel 1-3, 6-8). Udvidelser:  Lande er heterogene fx størrelse og udviklingsniveau: Generaliseret lineær regression (GLS) kan tage højde fx for forskelle i præcisionen af målinger af indkomstniveau (Ugeseddel 9).  Korrelation mellem uobserverbare faktorer og observerede forklarende variabler: Instrumentvariabel metoder (IV) (Ugeseddel 13). Antager at de enkelte ”individer” i tværsnittet er uafhængige.

Økonometri 1: F1 15 Paneldata: Oplysninger om samme enhed/individ observeret over flere tidsperioder Paneler:  Mikropaneler: Typisk stort antal enheder (n), relativt få tidsperioder (T): IDA: Registerbaserede danske tal, hvor årlige oplysninger om ansatte og virksomheder knyttes sammen (n= ,T=20+). PSID: U.S. spørgeskemabaserede data for arbejdsmarkeds- og forbrugsrelaterede oplysninger (n=2000,T=15+).  Makropaneler: Typisk et ”relativt stort” antal enheder (n), ”moderat” antal tidsperioder (T). Penn World Tables giver faktisk et panel af lande (n=150+) med helt op til 50 års oplysninger på visse variabler. Ny datastruktur: Observationer er afhængige over tid (men ikke over tværsnittet).

Økonometri 1: F1 16 Tidsrækkedata For makrodata eller finansielle data finder man lange rækker af observationer og ofte høj grad af afhængighed over tid:  Årlige, kvartalsvise, månedlige observationer af fx af forbrugerpriser, pengemængde og BNP. Ex. Fra MONA databanken Nationalbankens makromodel Logaritmen af realt BNP og privat forbrug i Danmark fra 1971 til 2001 Forbrugskvoten Emner for Økonometri 2 og kandidatstudiet

Økonometri 1: F1 17 Hovedtyper af økonomiske data Økonometri 1 Økonometri 2

Økonometri 1: F1 18 Fagets struktur Forelæsninger:  Overblik  Motivation  Detaljer Øvelser:  Praktiske færdigheder  Feedback på egen læring Eksamen: Individuel tag-hjem eksamen Ingredienser i den samlede ”cocktail”: Økonometri 1

Økonometri 1: F1 19 Økonometriske metoder Økonomisk teori Statistisk teori Data Økonometriske metoder Estimations- resultater

Økonometri 1: F1 20 Økonometriske metoder (fortsat) Kendt økonomisk teori, men suppleret med nye eksempler: Mikroøkonomi  Engelkurven (Ugeseddel 1-3, 12) Makroøkonomi  Indkomst- og produktivitetsforskelle mellem lande (Ugeseddel 6- 8, 13, Eksamensopgave 2005I) Prismodeller  Prisen på huse (Eksamensopgave 2003II) Uddannelsesøkonomi  Test-score for læsefærdigheder (Eksamensopgave 2004II) Arbejdsmarkedsøkonomi  Lønrelation (Eksamensopgave 2005II)

Økonometri 1: F1 21 Økonometriske metoder (fortsat) Data i Økonometri 1: Økonomiske data (bredt defineret, fx også indeks for sociale forhold, læsescore, fødselsvægt,…) Simpel datastruktur: Uafhængige observationer over tværsnittet Paneldata: Afhængige observationer fx over tid (Eksamensopgave 2006I) eller mellem personer i tvillingepar (Eksamensopgave 2006II)

Økonometri 1: F1 22 Økonometriske metoder (fortsat) Statistisk teori: Økonometriske metoder bygger videre på Teoretisk Statistik:  Lineære regressionsmodel  Hypoteseprøvning  Testteori  Regressionsmodellen fremstillet på matrixform  Generel viden om statistiske begreber Nyt i forhold til Teoretisk Statistik:  Heterogenitet  Generaliseret lineær regression (GLS)  Specifikationsovervejelser  Instrument variabel metode (IV)  Paneldata

Økonometri 1: F1 23 Forelæsninger Plan: se Fagets hjemmeside. Følger stort set bogen, suppleret med appendices og enkelte forelæsningsnoter.Fagets hjemmeside I forhold til bogen: Supplere med:  Matrixfremstilling  Simulationseksperimenter  Eksempler med danske data og ”Økonometri i debatten” Forelæsninger hver mandag og hver anden fredag (+ ekstra fredag). Slides til mandagsforelæsning bør ligge klar fredag kl. 14, til fredagsforelæsning torsdag kl. 14. Veksler mellem slides og tavlegennemgang.

Økonometri 1: F1 24 Øvelserne Vekselvirkning mellem dataarbejde, gruppediskussioner og opsamlinger i plenum: Se beskrivelsen på hjemmesiden for øvelserne. I øvelserne vil vi arbejde med:  3 konkrete datasæt  SAS estimationsprogrammer, både grydeklare PROCs og egne rutiner i IML (nogle gange både-og)  Simulationsprogrammer i IML  Teoriopgaver (matrixregning, statistik)  Skriftlige opsamlinger/konklusioner på gruppebasis. NB: Relevant eksamensforberedelse!

Økonometri 1: F1 25 Eksamen i Økonometri 1 Individuel tag-hjem eksamen Fra mandag den 15. januar kl til onsdag den 17. januar kl Med udgangspunkt i  En given problemstilling, fx fra et uddrag af en artikel  Givne (men individualiserede) datasæt besvares en række mere eller mindre åbne spørgsmål. Besvarelsen skal fremstå som en samlet rapport til belysning af den rejste problemstilling: En økonometrisk analyse. Prøveeksamen i uge (”Ugeseddel 10”)

Økonometri 1: F1 26 Eksamensopgaven 2006I: ”Tilbagetrækning fra arbejdsmarkedet for årgang 1945” Undersøg forledes tilbagetrækningsalderen fra arbejdsmarkedet afhænger af uddannelse, helbred og økonomiske forhold. Bilag om effekten af øget uddannelsesniveau for erhvervsfrekvensen (uddrag af Velfærdskommissionens rapport), diskussion af forskellige mål for helbred (uddrag af artikel af Nabanita Datta Gupta og Mona Larsen). Individualiserede datasæt: 1268 observationer (fra 634 personer i årene 1997 og 2002).

Økonometri 1: F1 27 Eksamensopgaven 2006I Metoder: OLS, IV (personer med dårligt helbred har måske generelt dårligere arbejdsforhold), panelestimation (undersøger forledes den forventede tilbagetrækningsalder ændrer sig). Undersøger om mænd og kvinder har forskellig adfærd med hensyn til tilbagetrækning fra arbejdsmarkedet. Undersøger hvorledes tilbagetrækningsalderen kan forventes at ændre sig i fremtiden når uddannelsesniveauet ændres. Undersøger hvor meget de offentlige pensioner skal ændres for at hæve den gennemsnitlige tilbagetrækningsalder med et år.

Økonometri 1: F1 28 Eksamensopgaven 2006I Opbygning af opgaven:  Databeskrivelse (opgave 1)  Analyse (opgave 2, 3 og 4) Estimation af alt-andet-lige effekt af uddannelse, helbred, demografiske og økonomiske variabler Undersøge og diskutere om forudsætningerne for analysen holder i praksis Teoretisk opgave i tilknytning til analysen Praktisk opgave: Vurdere hvorledes størrelsen af de offentlige pensioner skal ændres for at hæve pensionsalderen med et år  Samlet konklusion på analysen (opgave 5)  Se hjemmesiden for links til tidligere eksamensopgaver

Økonometri 1: F1 29 Målsætning for Økonometri 1 Værdsætte betydning af relevante og pålidelige data. Forstå de problemstillinger, der knytter sig til analyser af passivt observerede data, der fremkommer som resultat af økonomiske agenters valg. Kunne implementere løsninger på sådanne problemer indenfor en relativt simpel, men alligevel anvendelig ramme: Modeller for uafhængige data eller paneldata. Indse styrken af en empirisk analyse, hvor økonomisk teori, data og statistiske metoder går op i en højere enhed.

Økonometri 1: F1 30 Hvad bliver det næste? Forelæsningsplan på hjemmesiden. Næste forelæsning: Mandag den 11. september: Wooldridge kap Øvelserne: Begynder i næste uge (onsdag den 13/9 eller torsdag den 14/9). Ugeseddel 1 ligger på hjemmesiden. Forberedelse til øvelserne  Læs Ugeseddel 1 og medbring den til øvelserne  Læs Varian ”Intermediate Microeconomics” kap  Medbring ”Elementær indføring i SAS” og ”Statistik med SAS”