151-0330/01 – Aplikace metod předvídání v ekonomice (INECON)
Garantující katedra | Katedra matematických metod v ekonomice | Kredity | 3 |
Garant předmětu | prof. Ing. Jana Hančlová, CSc. | Garant verze předmětu | prof. Ing. Jana Hančlová, CSc. |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinně volitelný |
Ročník | 1 | Semestr | |
| | Jazyk výuky | čeština |
Rok zavedení | 2004/2005 | Rok zrušení | 2010/2011 |
Určeno pro fakulty | EKF | Určeno pro typy studia | navazující magisterské, bakalářské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Cílem předmětu je:
- umět popsat a aplikovat proces analýzy ekonomických časových řad,
- pochopit proces modelování chování ekonomických systému na základě regresní analýzy,
- zvolit a využít možnosti a vhodné metody k formulaci, odhadování, verifikaci i predikci modelovaných systémů,
- vysvětlit souvislosti chování teoretických ekonomických systémů s modelovanými empirickými výsledky a provádět odpovídající modifikace a korekce modelu,
- využít odhadnuté regresní modely k predikci a stanovení úspěšnosti předvídání.
Vyučovací metody
Přednášky
Individuální konzultace
Cvičení (v učebně)
Anotace
1. Analýza ekonomických časových řad (základní charakteristiky, grafická analýza časových řad, transformace časových řad, dekompozice časových řad)
2. Vícerozměrné (ne)lineární regresní modely (formulace modelu, odhadování modelu vhodnou metodou, specifikace modelu, předpoklady aplikace metod)
3. Verifikace odhadnutého regresního modelu (statistická verifikace, ekonometrická verifikace (problematika autokorelace, heteroskedasticity, multikolinearity), ekonomická verifikace).
4. Predikce ( typologie predikce, predikce bodová a intervalová, predikce ex-post a ex-ante, míra přesnosti předpovědí).
5. Testování normality rezidudí (grafické testy, sofistikované testy).
Povinná literatura:
......................................................................
Doporučená literatura:
......................................................................
Další studijní materiály
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Vypracování korespondenčního úkolu KÚ1 a zápočtového projektu ve skupině 2-3 studenti na obecné téma „Predikce prostřednictvím vícerozměrného regresního modelu“. Předložený projekt budou všichni autoři projektu obhajovat ve stejný termín a budou prokazovat, že tomu, co dělali v modelu rozumí. Název projektu bude mít konkrétní a bude v souladu s obsahem projektu.
Termíny a hodnocení činnosti:
- korespondenční úkol KÚ1 – nejpozději odevzdán v Moodle do 12.3.2009 (23:55) u prv-ního studenta dle seznamu autorů projektu. Struktura KÚ1 je v souladu s body 1-4 u zá-počtového projektu tj. lze maximálně získat 28 bodů. Požadavky na výchozí model v KÚ 1: alespoň 3-4 nezávislé proměnné na počátku, minimální hodnota R2 větší než 0,5; statis-ticky významné parametry; ekonomická významnost parametrů, minimálně 30 pozorován, data i 2. pololetí 2009.
- zápočtový projekt (maximálně 75 bodů ) – odevzdat v tištěné podobě cvičícímu (pou-ze ve Wordu) a zároveň elektronicky zazipované soubory v Moodlu u prvního studenta v seznamu autorů – vše do 16.5.2009 (23:55).
- aktivní přístup na cvičeních – hodnotí se průběžně – max 10 bodů ( bude zohledněno i při vyplnění dotazníku k hodnocení výuky).
Soubory vkládané do Moodlu budou pojmenovány dle příjmení autorů projektu.
Celkové je možné získat maximálně 85 bodů, na zápočet je minimální úroveň 45 bodů. Odevzdání KÚ1 po termínu = stržení 10 bodů, odevzdání zápočtového projektu po ter-mínu = stržení 10 bodů z hodnocení.
Studenti s individuálním studijním plánem a studenti studující v rámci programu ERASMUS v zahraničí se musí nejpozději do 14 dnů po zahájení semestru domluvit s garantem předmětu a vyučujícím na termínech zpracování korespondenčního úkolu a odevzdání zápočtového pro-jektu.
Požadovaná struktura zápočtového projektu je uvedena v následující příloze „Minimální po-žadavky na strukturu a obsah projektu“.
E-learning
Další požadavky na studenta
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1.Jednorozměrné časové řady
2.Vícerozměrné regresní modely
3.Statistická verifikace odhadnutých regresních modelů
4.Ekonometrická verifikace odhadnutých regresních modelů
5.Predikce
Cvičení volně navazují na přednášky a dají se i dle potřeb studentů
přizpůsobovat jejich požadavkům.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky