Bayesov probabilistični numerični pristop k hedonični regresiji

Hedonična regresija je pogost način, kako v ekonomiji ocenjujemo povezavo med posameznimi dejavniki, ki vplivajo na ceno neke dobrine, in ceno samo. V praksi najde številne uporabe, njeno teoretsko ozadje pa izvira iz članka ameriškega ekonomista Sherwina Rosena iz 1974. V prispevku razložim nov Bayesov pristop k ocenjevanju takšnih regresij, ki smo ga večkrat predstavili v zadnjih dveh letih.

Cenilka razlike-v-razlikah za prostorskočasovne podatke

V prispevku pišem o cenilki, ki jo razvijam za posebno obliko metode razlike-v-razlikah za prostorsko časovne podatke. Cenilko sem letos predstavil v osrednjem programu ameriške konference vzročnega sklepanja ACIC 2023. Spodaj predstavim tudi njeno zanimivo uporabo v ekonometričnih analizah ekonomskih učinkov prireditev in dogodkov.

Razlika-v-razlikah oziroma difference-in-differences je statistični pristop k analizi opazovalnih podatkov v analizi vzročnosti, ki je prve uporabe našel v ekonometriji. Sodobnejše uporabe tega pristopa je spodbudilo delo ameriškega ekonomista Orleyja Ashenfelterja. Ashenfelter je znan tudi kot mentor oziroma raziskovalni svetovalec dveh nedavnih Nobelovih nagrajencev za ekonomijo, Davida Carda in Joshue D. Angrista. Zlasti Card je opravil pionirsko delo pri razvoju ekonometričnih metod analize vzročnosti v osemdesetih in devetdesetih letih prejšnjega stoletja, posebej znana je njegova študija skupaj s pokojnim Alanom B. Kruegerjem, ki je bila osnova za nedavno podelitev Nobelove nagrade.

Nov splošni neparametrični BART prior za Bayesovo vzročno sklepanje

V času pandemije COVID-19 so v statistiki veliko pozornosti dobile metode vzročnega sklepanja, posebej v povezavi s strojnim učenjem, Bayesovo statistiko in ekonometrijo. Na več konferencah sem predstavil svojo nadgraditev splošno uporabljenega Bayesovega priorja za vzročno sklepanje, priorja BART (Bayesian additive regression trees oziroma Bayesova aditivna regresijska drevesa), ki uporablja splošni BART pristop, kjer je za slučajne napake uporabljen prior mešanic Pitman-Yor.

O konferencah CFE-CMStatistics 2022 v Londonu

V letu 2022 sem se udeležil številnih vodilnih konferenc s področij verjetnosti, matematične statistike in ekonometrije. Med drugim sem se v decembru udeležil že 16. konference CFENetwork 2022 in 15. konference CMStatistics 2022, ki ju organizirata zelo aktivni pobudi v okviru združenja ERCIM, združenje za računsko in finančno ekonometrijo (CFENetwork) in združenje za računsko in metodološko statistiko (CMStatistics), katerih član sem že dlje časa. Sodeloval sem s predstavitvijo s področja visokodimenzionalnih ekonometričnih Bayesovih pristopov ter organizacijo lastne vabljene sekcije o naključnih matrikah v statistiki in ekonometriji, ki sem jo pripravil v okviru sekcije, kjer delujem v združenju Royal Statistical Society. Konferenci potekata hkrati, tokrat že drugo leto zapored v Londonu na univerzi King’s College, v prihodnjem letu pa bosta v Berlinu, zopet v predbožičnem obdobju.

O letošnjem 26. Srečanju mladih statistikov petih držav v Bohinju

Med 30. septembrom in 2. oktobrom letos je v Bohinju potekalo že 26. Srečanje mladih statistikov (YSM) petih držav, Avstrije, Hrvaške, Italije, Madžarske in Slovenije. Sam sem se srečanja udeležil kot somentor ene izmed govork, pa tudi sicer so me predstavitve zelo zanimale.

O modelih več indikatorjev in več vzrokov: zgodovina, delovanje in uporabnost

Modeli več indikatorjev in več vzrokov (ang. Multiple Indicators and Multiple Causes oziroma z okrajšavo MIMIC) se nahajajo na meji med ekonomsko statistiko in ekonometrijo. Čeprav so jih razvili pomembni avtorji iz zgodovine ekonometrije, kot sta Arnold Zellner in Dennis J. Aigner, ter o njih razpravljali ekonometriki kot Gary Chamberlain, pa se danes le še izjemoma uspejo prebiti na vodilne ekonometrične konference. V prispevku kratko predstavljam njihovo matematično strukturo in delovanje ter možnosti uporabe.

Ob letošnji Nobelovi nagradi za ekonomijo: postavitev temeljev ekonomskemu empiričnemu delu

Vir: Revija Nature.

Letošnje podelitve Nobelovih nagrad so za nami. Tisti, ki imamo radi področje verjetnosti, smo se veselili tudi nagrade fiziku Giorgiu Parisiju, soavtorju stohastične parcialne diferencialne enačbe Kardar-Parisi-Zhang. Za tiste s področja regresijskega modeliranja in ekonometrije pa je bil vrhunec seveda zadnji dan in podelitev letošnje nagrade za ekonomijo.

Letošnjo nagrado so podelili trem ekonomistom: polovico Davidu Cardu za njegove prispevke k empiričnemu raziskovanju ekonomike trga dela (velikokrat se je omenjal predvsem njegov znani prispevek skupaj s pokojnim Alanom B. Kruegerjem), ter po četrtino Joshui D. Angristu in Guidu W. Imbensu za njuno »revolucijo kredibilnosti« v ekonomiji, torej za metodološki doprinos k empiričnemu raziskovanju v ekonomiji, ki je danes prav zaradi njunega dela takšna, kot jo poznamo. V prispevku pišem predvsem o njiju, torej tistem delu nagrade, ki je najmočneje vezan na statistiko, pregledne članke o nagradi pa najdete tudi na portalu VoxEU ter na strani Nobelovih nagrad samih.

Analiza posredovanosti na več načinov

Slika: Levo, Reuben M. Baron, desno, David A. Kenny

Analiza mediacije oziroma posredovanosti je ena temeljnih, ko je govora o vzročnem sklepanju v statistiki. Označuje situacijo na spodnji sliki, ko v vzročno-posledični zvezi med dvema spremenljivkama, odvisno Y in neodvisno X, posreduje tretja, ki ji pravimo posredovana oziroma mediator in jo označimo z M.