151-0095/01 – Aplikace metod předvídání v ekonomice (AMPE)
Garantující katedra | Katedra matematických metod v ekonomice | Kredity | 3 |
Garant předmětu | prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. | Garant verze předmětu | prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinně volitelný |
Ročník | 4 | Semestr | letní |
| | Jazyk výuky | čeština |
Rok zavedení | 1990/1991 | Rok zrušení | 2009/2010 |
Určeno pro fakulty | EKF | Určeno pro typy studia | magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Studenti se seznámí se základními i pokročilými metodami prognózování v typických aplikačních oblastech ekonomiky, marketingu, podnikání, financí a služeb.
Dovedou získat zpracovat příslušné datové zdroje a využít přitom počítače a příslušný software. Na příslušných datech dokáží aplikovat metody prognózování, zvládnou interpretaci získaných výsledků pro praxi. Získané znalosti uplatní na případových studiích - projektech zaměřených na makro a mikroekonomické modely časových řad.
Vyučovací metody
Anotace
Seznámit studenty s možnostmi využití prognostických metod v typických
aplikačních oblastech ekonomiky, marketingu, podnikání, financí a služeb.
Vypracovat seminární projekty zaměřené na vybranou zájmovou aplikační oblast.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
E-learning
Další požadavky na studenta
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Předmět a metody ekonometrie, proces ekonometrického modelování na
příkladu vlivu změny ceny na poptávku.
Cvičení. 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.
Cvičení: 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.
Cvičení. 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.
Cvičení. 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
Cvičení. 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.
Cvičení. Příklady regresních
modelů s multikolinearitou, heteroskedasticitou a autokorelací v Excelu.
7. Predikce a prognózování pomocí ekonometrických modelů, bodové a
Cvičení. Prognózování a predikce v ekonometrických modelech s využitím
statistických funkcí Excelu, příklady.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.