Kategoria: Nauki społeczne / Ekonomia i zarządzanie

Ekonometria pól losowych jako nowoczesny nurt badań ekonomicznych

autorzy:

Elżbieta Szulc

47,00 zł Najniższa cena z 30 dni: 47,00 zł

Wysyłamy w przeciągu 5 dni roboczych

szt

Rok wydania:2025 Nr wydania:Wydanie pierwsze Liczba stron:334 ISBN:978-83-231-6176-9 eISBN:978-83-231-6177-6 DOI: https://doi.org/10.12775/978-83-231-6177-6

OPIS Książka stanowi studium metodologiczne poświęcone możliwościom oraz zasadności wykorzystania narzędzi i metod z zakresu teorii pól losowych do badania zjawisk ekonomicznych. Prezentuje uogólnione podejście do ekonometrycznego modelowania tych zjawisk według zasad uwzględniających ich wielowymiarową naturę. Rozwija tym samym stosowane w ekonometrii statycznej czy dynamicznej ujęcie tradycyjne, zgodnie z którym analizowane zjawiska są traktowane jako zmienne losowe lub procesy stochastyczne jednowymiarowe, a także nowsze ujęcie zjawisk jako dwuwymiarowych procesów stochastycznych w ramach ekonometrii przestrzennej.

Przedstawione podejścia badawcze odpowiadają wyzwaniom współczesnych trendów obserwowanych zarówno w rozwijanej metodologii badań ekonomicznych, jak i w analizach empirycznych. Książka obejmuje szeroki zakres zagadnień. Rozważania odnoszą się m.in. do własności pól losowych, alternatywnych sposobów modelowania, zasadności, możliwości i metod redukcji wymiarów pól losowych, metod klasyfikacji w identyfikacji nielosowych argumentów i badaniu własności pól losowych, przydatności analizy tzw. warunkowych pól losowych, walorów poznawczych zgodnych liniowych modeli ekonometrycznych opisujących zależności pól losowych. Praca zawiera wskazania zarówno o charakterze metodycznym, jak i aplikacyjnym.

Książka może zainteresować pracowników naukowych (również spoza grona statystyków i ekonometryków, np. geografów ekonomicznych), a także studentów kierunków ekonomicznych, regionalistyki czy geografii społeczno-ekonomicznej.

SPIS TREŚCI Wprowadzenie / 11

Rozdział I. Z teorii wielowymiarowych procesów stochastycznych – pól losowych / 21

1.1. Uwagi wprowadzające / 21

1.2. Podstawowe definicje i określenia związane z polami losowymi / 24

1.3. Zmienna losowa, proces stochastyczny, pole losowe – uogólnienia kolejnych pojęć / 27

1.4. Podstawowe charakterystyki pól losowych / 30

1.4.1. Rozkłady pól losowych / 30

1.4.2. Charakterystyka pól losowych za pomocą momentów / 32

1.5. Rozszerzenie własności stacjonarności na przypadek pól losowych / 35

1.5.1. Stacjonarność pola losowego / 35

1.5.2. Jednorodne i izotropowe pola losowe / 36

1.6. Rozwinięcia koncepcji jednorodności i izotropowości / 39

1.6.1. Jednorodne i izotropowe pola losowe odchyleń od średniej / 39

1.6.2. Pola losowe z jednorodnymi (izotropowymi) przyrostami / 40

1.6.3. Dyskretne w przestrzeni argumentów pola losowe z jednorodnymi przyrostami rzędu v / 44

1.7. Szczególne przypadki pól losowych / 48

1.7.1. Przestrzenny n-wymiarowy biały szum / 48

1.7.2. Pola losowe Markowa – istota, przykłady / 49

1.7.3. Inne (nie Markowa) pola losowe / 51

1.8. Dynamiczny aspekt pola losowego / 53

1.8.1. Ogólna charakterystyka przestrzenno-czasowego pola losowego / 53

1.8.2. Jednorodne w przestrzeni i stacjonarne w czasie pola losowe / 56

1.8.3. Dyskretne przestrzenno-czasowe pola losowe z jednorodnymi/stacjonarnymi przyrostami rzędu v/µ / 59

1.9. Klasyfikacje pól losowych. Podsumowanie / 59

Rozdział II. Pola losowe w ekonomii – specyfika podejścia w analizach ekonometrycznych / 63

2.1. Wprowadzenie / 63

2.2. Przykłady pól losowych w ekonomii / 65

2.3. Kilka ustaleń terminologicznych / 70

2.4. Kwantyfikacja nielosowych argumentów pól losowych / 71

2.4.1. Czas i inne zmienne mierzalne sensu stricto / 72

2.4.2. Zmienne jakościowe / 72

2.4.3. Przestrzeń geograficzna vs. ekonomiczna / 74

2.5. Specyfikacja nielosowych argumentów pól losowych / 82

2.6. Identyfikacja nielosowych argumentów z wykorzystaniem klasyfikacji / 84

2.7. Redukcja wymiarów pól losowych – możliwe podejścia / 87

2.8. Podsumowanie / 91

Rozdział III. Ekonometryczne modele struktury pól losowych / 95

3.1. Szeregi przestrzenne. Rodzaje i struktury danych / 95

3.2. Modele MA, AR, ARMA. Założenia, definicje, własności / 102

3.3. Funkcje autokorelacji i autokorelacji cząstkowej / 108

3.4. Jednostronne przedstawienie pola losowego / 111

3.4.1. Modele jednostronne / 113

3.4.2. Warunki stabilności / 116

3.4.3. Identyfikacja modelu. Określenie klasy i rzędu modelu / 117

3.4.4. Identyfikacja modelu AR. Równania Yule’a-Walkera / 119

3.4.5. Kryteria wyboru rzędu modelu AR – wybrane testy / 121

3.5. Szczególne przypadki modeli pól losowych / 123

3.5.1. Modele czysto przestrzenne / 124

3.5.2. Modele przestrzenno-czasowe / 136

3.6. Trendy przestrzenne i przestrzenno-czasowe jako przejaw niejednorodności pola losowego / 142

3.6.1. Modele trendu / 143

3.6.2. Typowa struktura składnikowa modelu procesu ekonomicznego / 145

3.7. Prosta diagnostyka struktury pól losowych / 147

3.7.1. Identyfikacja trendu przestrzennego i przestrzenno-czasowego / 148

3.7.2. Autokorelacja przestrzenna – istota, pomiar, ocena istotności / 149

3.7.3. Kilka ważnych uwag / 154

3.7.4. Warunkowe pola losowe w analizie struktury procesów przestrzenno-czasowych / 156

3.8. Autoregresyjne modele z przestrzenną strukturą zależności – szczególny przypadek przestrzennego modelu VAR / 168

3.9. Estymacja parametrów pól losowych / 171

3.9.1. Estymatory podstawowych charakterystyk pól losowych / 173

3.9.2. Klasyczna metoda najmniejszych kwadratów / 175

3.9.3. Układ równań Yule’a-Walkera / 177

3.9.4. Metoda największej wiarygodności / 179

3.9.5. Metoda kodowania danych / 183

Rozdział IV. Ekonometryczne modele zależności pól losowych / 191

4.1. Uwagi ogólne / 191

4.2. Przegląd różnych koncepcji / 192

4.2.1. Podejście klasyczne / 192

4.2.2. „Od ogólnego do szczególnego” vs. podejście klasyczne / 197

4.2.3. Modelowanie zgodne / 201

4.3. Modele regresji przestrzennej / 210

4.3.1. Klasyfikacja modeli przestrzennych / 210

4.3.2. Quasi-zgodne modele przestrzenne / 217

4.4. Modele przestrzenno-czasowe / 222

4.4.1. Elementy dynamiki w modelach przestrzennych / 222

4.4.2. Dynamiczne modele przestrzenne – przykładowe specyfikacje / 226

4.4.3. Zgodne dynamiczne modele zależności procesów przestrzenno-czasowych / 233

4.5. Estymacja i weryfikacja modeli pól losowych – zarys problemów i metod / 241

4.5.1. Metoda najmniejszych kwadratów / 242

4.5.2. Estymacja przestrzennych modeli regresji / 244

4.5.3. Uwagi na temat estymacji przestrzenno-czasowych modeli regresji / 251

4.5.4. Weryfikacja modeli przestrzennych – wybrane testy i sprawdziany / 252

4.5.5. Kilka uwag na temat weryfikacji modeli przestrzenno-czasowych / 259

Zakończenie / 263

Aneks / 269

Literatura / 313

Recenzje

Autorzy

Elżbieta Szulc

Elżbieta Szulc – dr hab. prof. UMK, pracownik badawczo-dydaktyczny Katedry Ekonometrii i Statystyki Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania na Uniwersytecie Mikołaja Kopernika w Toruniu. Swoje zainteresowania naukowe koncentruje wokół zastosowań teorii przestrzennych procesów stochastycznych i pól losowych do badania zjawisk ekonomicznych. Jest autorką i współautorką wielu prac z tej dziedziny. Prowadzi zajęcia dydaktyczne m.in. z takich przedmiotów jak: statystyka opisowa, wnioskowanie statystyczne w ekonomii, analiza danych regionalnych, analiza przestrzennych zjawisk ekonomicznych, metody taksonomiczne w ekonomii. Jest promotorką licznych prac licencjackich, magisterskich i doktorskich. W pracy naukowej i dydaktycznej w szerokim zakresie wykorzystuje narzędzia oraz metody współczesnej statystyki i ekonometrii przestrzennej. Propaguje rozwój nowej metodologii badań zjawisk ekonomicznych – ekonometrii pól losowych.

Książki autora:

- Ekonometria pól losowych jako nowoczesny nurt badań ekonomicznych
- Przestrzenno-czasowa analiza powiązań rynków papierów wartościowych z uwzględnieniem odległości ekonomicznej vs. geograficznej
- Statystyczna i ekonometryczna analiza przestrzennych zjawisk ekonomicznych. Metody i zastosowania
- Ekonometryczna analiza wielowymiarowych procesów gospodarczych