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.

Pogovor z Mojco Bavdaž

Mojca Bavdaž je izredna profesorica na Ekonomski fakulteti UL, kjer se ukvarja z uradno in ekonomsko statistiko ter predava različne statistične in metodološke predmete. Je tudi med izvajalci predmetov na magistrskem in doktorskem študiju statistike. Leta 2007 je doktorirala iz statistike na temo merskih napak in procesa odgovora v anketah podjetij. Vprašanja za rubriko Pogovori smo ji zastavili preko elektronske pošte.

O učinkih samoizolacije zaradi COVID-19 v Sloveniji

Analize vzročnih učinkov ukrepov so metodološko področje, ki se nahaja med ekonometrijo in statistiko. Na tem blogu sem že večkrat pisal o področju vzročnega sklepanja v splošnem, pri ocenjevanju učinkov ukrepov pa se je razvilo veliko področje, ki so ga ekonometriki poimenovali metode ocenjevanja programov (angl. program evaluation). Med drugim je v povezavi z njim Nobelovo nagrado v letu 2000 prejel čikaški ekonomist in ekonometrik James Heckman, eden najbolj vplivnih med še živečimi ekonomisti. Področje je močno razvito na zahodu, še posebej v ZDA. V tem prispevku bom o njem spregovoril v povezavi s COVID-19.

Ko se je pandemija COVID-19 v začetku leta 2020 razširila po vsem svetu, je statistično in epidemiološko modeliranje njenega poteka postalo ena osrednjih točk znanstvenega raziskovanja. Novi koronavirus SARS-CoV-2 se je hitro razširil po vsem svetu in močno vplival na vse vidike našega življenja. Eden ključnih razlogov za njegovo hitro širjenje je visoko efektivno reprodukcijsko število R_t, o tem katerem sem pisal v prispevku, nastalem v začetku pandemije, Uvod v modeliranje in statistični vidiki COVID-19, poleg efektivnega pa poznamo tudi osnovno reprodukcijsko število R_0. Vrednost R_t predstavlja povprečno število ljudi, ki jih posameznik okuži v obdobju okužbe, pri čemer t predstavlja čas. Ko je R_t manjši od 1, se pojavnost novih primerov zmanjša, ko pa je R_t večji od 1, narašča, dokler epidemija ne doseže vrhunca; po tem se pojavnost novih primerov začne zmanjševati zaradi (vsaj začasne) čredne imunosti. Sliko gibanja števila primerov in umrlih v času pandemije v Sloveniji vidimo na spodnji sliki iz članka Manevskega in sodelavcev (2020), ki je eno od znanih slovenskih modeliranj COVID-19.

Nov pristop kombinatorne regresije

Vir: Towards Data Science

V prispevku predstavljam lasten pristop k regresijskemu modeliranju, poskusno predstavljen na lanskoletni konferenci AIMAC v Benetkah in pred predstavitvijo na veliki mednarodni konferenci računske in metodološke statistike CMStatistics, ki bo potekala preko spleta v decembru. Mislim, da predstavlja nekaj, kar danes zelo redko srečamo: povsem nov pristop in ne nadgradnjo obstoječega, nekaj torej, kar odpira velikanske možnosti bodočega raziskovanja, ki jih kratko predstavim spodaj.

Diego de Castro, v Piranu rojeni italijanski statistik

Preden sem na letošnji kulturni praznik obiskala Pomorski muzej Sergeja Mašera v Piranu, še nikoli nisem slišala za Diega de Castra, priznanega italijanskega statistika, diplomata in publicista. Leta 1907 se je rodil v Piranu v plemiški družini, ki je živela v palači Gabrielli, kjer je danes muzej. Na informativni tabli v okroglem salonu palače imenovanem la Rotonda (na sliki spodaj) je podan le kratek de Castrov življenjepis, ki ni potešil moje radovednosti, zato sem več informacij o njem in njegovem delu na področju statistike poiskala na spletu.

Zakaj ekonometrija je in ni statistika

Vir: Shutterstock

Ekonometrija je posebno področje, ki je danes temeljno in osnovno za celotno ekonomsko področje, prispevki, ki ne vsebujejo ekonometričnih obravnav pa precej težje pridejo do objav v ekonomski literaturi. Vendar, kakšno je razmerje ekonometrije do statistike? Ali obstaja razlika med ekonomsko statistiko in ekonometrijo in kakšna? Ali lahko pojmujemo ekonometrijo kot del statistike? Ali je, kot menijo nekateri na ekonomskem področju, statistika lažja in celo manjvredna od ekonometrije?

Predavanje Jožeta Sambta o anketi o porabi časa

Vir: American Time Use Survey Data

Mlada sekcija Statističnega društva Slovenije je konec meseca marca pripravila svoje tretje srečanje. Po uvodnem srečanju, kjer smo skupaj s prof. dr. Katarino Košmelj govorili o statističnih eksperimentih in znamenitem Fisherjevem poskušanju čaja, ter drugem, kjer smo prisluhnili dr. Bojanu Nastavu, direktorju Statističnega urada RS (SURS) o uradni statistiki, je na tretjem predavanju spregovoril prof. dr. Jože Sambt iz Ekonomske fakultete Univerze v Ljubljani o anketah o porabi časa in medgeneracijskih transferjih neplačanega dela.

Tretje srečanje MsSdS: Anketa o porabi časa in medgeneracijski transferji neplačanega dela

Po prvem in drugem srečanju vas Mlada sekcija Statističnega društva Slovenije vabi še na tretje srečanje, ki bo potekalo v torek, 31. 3. 2020, ob 19. uri. Gostitelj srečanja bo Ekonomska fakulteta Univerze v Ljubljani. Zaradi nastalega stanja ob izbruhu virusa SARS-CoV-2 pa bo srečanje potekalo prek spleta, kot spletni seminar na portalu Zoom.

Termin: torek, 31. 3. 2020, ob 19. uri.
Povezava do Zoom portala: https://zoom.us/j/930921710

Tokrat bo predaval prof. dr. Jože Sambt z Ekonomske fakultete Univerze v Ljubljani, ekonomist, ekonomski demograf in statistik. Govoril bo o tem, da moramo za celovito analizo transferjev med starostnimi skupinami oziroma generacijami poleg tržne proizvodnje upoštevati tudi proizvodnjo in potrošnjo storitev neplačanega dela, kot so kuhanje, pranje, likanje in skrb za otroke.

Podatke o tovrstni proizvodnji pridobimo iz ankete o porabi časa. Letos poteka njena druga izvedba pri nas. Rezultati prve iz leta 2000 so med drugim pokazali, da je bilo (v glavnem) neplačano delo žensk doma mnogo večje od podobnega dela moških. Oba spola proizvajata največ neplačanega dela takoj po upokojitvi. Največji neto prejemniki storitev neplačanega dela pa so otroci.

Po predstavitvi, ki bo trajala okrog 40 minut, in vprašanjih, bo kot ponavadi potekalo še zasedanje Mlade sekcije s pogovori o trenutnih aktivnostih in načrtih za prihodnje.

Lepo vabljeni!