151-0074/01 – Econometrics (EKON)
Gurantor department | Department of Mathematical Methods in Economics | Credits | 6 |
Subject guarantor | prof. Ing. Jana Hančlová, CSc. | Subject version guarantor | prof. Ing. Jana Hančlová, CSc. |
Study level | undergraduate or graduate | Requirement | Compulsory |
Year | 3 | Semester | summer |
| | Study language | Czech |
Year of introduction | 1990/1991 | Year of cancellation | 2009/2010 |
Intended for the faculties | EKF | Intended for study types | Master |
Subject aims expressed by acquired skills and competences
The basic aim of the course is to teach students to examine and measure mutual
functional relations and dependencies among economic variables. Based on
quantitative analyses, the outcomes of the economic theory are verified; they
are formulated by means of mathematical expressions. The course graduates will
be able to carry out analyses of regression models. Students will be
introduced to the possibilities of econometric models applications, to the
analysis of forecasting the future values and optimal management.
Teaching methods
Summary
1.Úvod do ekonometrie (vymezení ekonometrie, vztah k ostatním vědním disciplínám, objasnění základních pojmů, vznik ekonometrie, proces ekonometrického modelování)
2.Analýza časových řad (druhy časových řad, metody analýzy ČŘ, dekompozice časových řad, Box-Jenkinsova metodologie, regresní analýza, spektrální analýza, verifikace modelů)
3. Jednoduchý lineární regresní model ( význam regresní analýzy, populační versus výběrová regresní přímka, podstata MNČ, přiléhavost regresní přímky k datům, předpoklady klasického jednoduchého regresního modelu a jejich ověřování )
4. Vícenásobný regresní model_1 (vymezení klasického vícerozměrného lineárního regresního modelu (KLVRM), předpoklady KVLRM, maticový zápis KVLRM, korigovaný koeficient determinace )
5. Vícenásobný regresní model_2 ( testování normality reziduí)
6. Statistická verifikace (regresních koeficientů, modelu jako celku)
7. Ekonometrická verifikace - problém autokorelace
8. Ekonometrická verifikace - problém heteroskedasticity
9. Ekonometrická verifikace - problém multikolinearity
10. Ekonomická verifikace , specifikace modelu
11. Predikce (chyba predikce, bodová nebo intervalová predikce, predikce ex-post a ex-ante, predikce střední hodnoty nebo individuální hodnoty vysvětlované proměnné)
12. Funkční formy (exponenciální model, LIN-LOG model, LOG-LIN model, reciproký model)
13. Technika umělých proměnných (kvalitativní či diskrétní charakter faktorů a technika umělých proměnných, ANOVA modely, ANCOVA modely, regresní modely s 1 kvantitativní a 1 kvalitativní proměnnou s širší škálou, aplikace techniky umělých proměnných)
14. Panelová data (vymezení panelových modelů, fixní efekty (časové nebo prostorové, úrovňové konstanty či koeficientu sklonu), efekt náhodné složky)
Compulsory literature:
Recommended literature:
Way of continuous check of knowledge in the course of semester
E-learning
Other requirements
Prerequisities
Subject has no prerequisities.
Co-requisities
Subject has no co-requisities.
Subject syllabus:
Cílem kurzu je zvládnutí postupu ekonometrického modelování se zaměřením na
ekonomickou interpretaci, verifikaci modelu a jeho následné využití v praxi při
řízení a rozhodování na mikro- a makroúrovni. Cvičení jsou věnována praktickým
aplikacím prostřednictvím Excelu a spftwarového produktu SPSS.
1. Předmět a metody ekonometrie, proces ekonometrického modelování na
příkladu vlivu změny ceny na poptávku.
Seminář. Opakování základních pojmů a dovedností v prostředí Excel
v.5.0: spuštění, menu, zadávání a úprava dat, vzorce, funkce, grafy, maticové
operace, řešení příkladů.
2. Opakování pojmů ze statistiky: populační a výběrový soubor,
pravděpodobnostní rozdělení, normální rozdělení, bodové a intervalové odhady,
testování hypotéz.
Seminář: Opakování základních pojmů a dovedností při aplikaci Excelu na
úlohy statistické inference, využití Analýzy dat při řešení úloh stanovení
intervalu spolehlivosti a testů hypotéz o střední hodnotě, řešení příkladů.
3. Jednoduchá lineární regrese: metoda nejmenších čtverců - příklad časové
řady, odvození vzorců pro regresní koeficienty, 4 předpoklady klasického
modelu, intervaly spolehlivosti a testy hypotéz pro regresní koeficienty,
měření těsnosti přiléhavosti regresní přímky, koeficienty determinace a
korelace.
Seminář. Jednoduchá lineární regrese v prostředí Excelu: využití funkce
LINREGRESE a Analýza dat, jednotlivé prvky nabídek a jejich modifikace, řešení
příkladů.
4. Model vícenasobné regrese lineární v parametrech, maticové vyjádření a
předpoklady klasického modelu, rozptyly odhadů regresních koeficientů,
intervaly spolehlivosti a testy hypotéz o regresních koeficientech a
koeficientu determinace.
Seminář. Vícenásobná lineární regrese v prostředí Excelu: využití
funkce REGRESE v položce Analýza dat, jednotlivé prvky nabídek a jejich
modifikace, řešení příkladů.
5. Nelineární regresní funkce,log-lineární, semilogaritmické, reciproké a
polynomiální regresní modely
Seminář. Nelineární regrese v prostředí Excelu: využití statistických
funkcí a Analýzy dat, jednotlivé prvky nabídek a jejich modifikace, řešení
příkladů.
6. Multikolinearita, heteroskedasticita, autokorelace v regresních
modelech, metody k jejich eliminaci, příklady. Seminář. Příklady regresních
modelů s multikolinearitou, heteroskedasticitou a autokorelací v Excelu.
7. Predikce a prognózování pomocí ekonometrických modelů, bodové a
intervalové predikce, metody extrapolace.
Seminář. Prognózování a predikce v ekonometrických modelech s využitím
statistických funkcí Excelu, příklady.
Conditions for subject completion
Occurrence in study plans
Occurrence in special blocks
Assessment of instruction
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.