Top Banner
Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатите Петър Станков [email protected] Изследователски методи
18

Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

Sep 20, 2020

Download

Documents

dariahiddleston
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Page 1: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

Тема 7, 8: Работа с данни.

Представяне на резултатите

Петър Станков

[email protected]

Изследователски методи

Page 2: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

План на дискусията

1. Видове данни

2. Какви данни са подходящи за моята тема?

3. Организация на данните

4. Типични грешки при работа с данни

5. Проверка на хипотезата

6. Представяне на резултатите в таблици

7. Оформяне на изводите от анализа

8. Формулиране на мерки в икономическата политика

9. Написване на заключение и резюме

10. Разпространение на резултатите

Page 3: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

1. Видове данни

Сечение: множество индивиди, фирми, държави, за които имаме данни само към определен момент от времето:

Yi = Ai + αX1i + βX2i +… +γXni + ɛi

Дълги редове: един отделен индивид/фирма /държава, данни за много периоди:

Yt = At + αX1t + βX2t +… +γXnt + ɛt

Панелни данни: множество индивиди, фирми, държави, за които имаме данни за множество периоди:

Yit = Ait + αX1it + βX2it +… +γXnit + ɛit

Page 4: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

1. Видове данни:

примери

Сечение (+)

-лесно извеждане на корелации

- интуитивно извеждане на зависимости

Сечение (-)

- Сравнително малко наблюдения

- Резултатите нямат каузална интерпретация

Източник: Walliman (2011)

Page 5: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

1. Видове данни:

примери

Времеви ред (+)

-лесно извеждане на корелации

- интуитивно извеждане на зависимости

Времеви ред (-)

-Резултатите често нямат каузална интерпретация

-Сравнително малко променливи

- често не може да се прилага МНМК, без да се преобразуват данните

Page 6: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

1. Видове данни:

примериПанелни данни (+)

- Възможност за каузална интерпретация

- Възможност да се включат в модела ненаблюдаеми характеристики

Панелни данни (-)

-Методите за анализ са по-сложни

-Данните се събират по-трудно и по-рядко се намират неизследвани бази данни, ако са публично достъпни

Page 7: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

2. Какви данни да използвам?• Използвайте сечение, ако:

– Изследвате връзки към даден момент от времето

– Правите международни сравнения с множество държави на един и същ обект (повече от 30, препоръчително над 100)

– Изследвате различни административни единици (области, общини, щати) в една и съща държава, но към даден момент от времето

• Използвайте времеви ред, ако:

– Ви е интересна само една държава или организация

– Въпросът ви засяга определено историческо развитие на две или повече променливи за тази държава

• Използвайте панел, ако:

– Целите резултатите ви да имат каузална интерпретация

– Целите моделите ви да имат висока обяснителна способност

– Се интересувате от историческо развитие на много места едновременно – потвърждаване и отхвърляне на теории?

Page 8: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

3. Организиране на данните и

актуализация

• Голяма папка с данни (към папките с л-ра, резултатите и програмата (.do))

• По-малки папки с данни от различни източници и години

• Мастър файлове и работни файлове

• Добавяне на данни– Важност

– Как се прави (append или merge, в зависимост от това дали е панел или сечение)

• Чистене на данни

• Графично представяне на данни

Page 9: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

4. Грешки при работа с данни

• При сечения:– Интерпретирам каузалност, вместо корелация

– Правя изводи за историята на даден процес

– Извеждам политически мерки въз основа на това как е работело нещо някъде другаде

• При времеви ред:– Интерпретирам каузалност без необходимата аргументация

– Не съм трансформирал данните си в подходящ за оценка вид: трябва да са “произволни променливи”; трябва да съм направил тестове за единичен корен

• При панелни данни:– Не включвам възможностите на панелните данни – фиксираните

ефекти, клъстеризиране на стандартните отклонения

• Обща грешка:– Не аргументирам защо моето X не е корелирано с грешките и защо

няма обратна каузалност между Y и X – тази аргументация е в основата на извеждането на каузалност (вместо на корелация)

– Опитвам се да максимизирам R2

Page 10: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

5. Проверка на хипотезата

• 5.1. Да се върнем на модела. Как проверяваме дадена хипотеза?– Yit = Ait + αX1it + βX2it +… +γXnit + ɛit

– Ако α > 0 и е статистически значимо, то X1 се отразява положително на Y

– Какво става, ако α > 0, но не е статистически значимо?

– Извеждане на резултата от анализа: Икономическа интерпретация на α?

• 5.2. Повтаряме процедурата за всяко X, което ни интересува как влияе на Y

Page 11: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

6. Оформяне на

резултатите в

таблици

-По редове: X

- По колони: Y

- Ако имате няколко

версии на модела – те се

дават в различни колони.

Напр., колона (1) дава

влияние на X1-Xk; колона

(2) дава влияние на X1-Xk ,

както и на допълнителни

променливи Xk+1-Xn

-- Таблицата в дясно

имаме едни и същи X, но

различни Y.

Page 12: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

6.1. Задължителни атрибути на

таблиците с резултати

• Заглавие: какво изследваме

• X и Y – разбираеми

• Коефициенти, статистически значимости,

стандартни отклонения

• Брой наблюдения (държави / фирми /

потребители)

• R2 (или Adj. R2) – особено при МНМК

• Бележки: допълнителна информация

Page 13: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

6.2. Написване на бележките към таблиците

-Максимално кратко и ясно: пояснения: какви променливи се използват

-Добре е да се даде дори уравнението, което се оценява

- Задълженително се дават статистическите значимости накрая

Page 14: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

7. Формулиране на изводите от

анализа

• След частта с резултатите:

• Извеждат се повтарящи се зависимости

• Потвърждава ли се хипотезата?

• Вписват ли се резултатите от проверката на хипотезата в определено течение в литературата?– Намерихме ли допълнителни сведения за валидността

на определена теория?

– Опровергахме ли други теории?

• Какво ново научихме от тези резултати?

• Защо се получават тези резултати? (особено ако не са интуитивни)

Page 15: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

8. Формулиране на мерки в

икономическата политика

• Имат ли значение моите резултати за определена политика?

• Ако не – за моето изследване политиката няма значение; изследването ми няма отношение към политиката

• Ако да – как може да се промени политиката (или мисленето за политиката) в следствие на моя анализ?

– Пример: изследване за плоския данък

• Необходимост от конкретика

Page 16: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

9. Заключение и резюме (abstract)

• Какво направих?

• Как го направих?

• Защо го направих? (На кого служат изводите ми?)

• Потвърждава ли се основната ми хипотеза?

• Имам ли принос към литературата?

• Мога ли да изведа мерки в икономическата политика въз основа на проверката на хипотезата ми?

Page 17: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

10. Разпространение на резултатите

1. Конференции

2. Работни доклади на определени организации (напр. финансиращи, или там, където сте провели изследването)

3. Публикации

1. Сборници от конференции

2. Монографии и книги

3. Списания без импакт фактор

4. Списания с импакт фактор

Page 18: Тема 7, 8: Работа с данни. Представяне на резултатитеhome.cerge-ei.cz/pstankov/teaching/UNWE/resmf16/07_08_Danni_Re… · Тема 7, 8: Работа

Още информация

Петър Станков

Каб. 4022, К-ра Икономикс, УНСС

[email protected]

Уебсайт: http://home.cerge-

ei.cz/pstankov/teaching/resmf16.htm

Консултации: Сряда, 09:30-10:30; 15:00-18:00, след

предварителна уговорка по мейл.

СЕДМО Домашно: Произведете първата си таблица с

резултати. Напишете няколко страници коментари по нея,

като имате предвид през цялото време вашата основна

хипотеза. Направете извод накрая: Имате ли достатъчно

основание да потвърдите хипотезата си?