151-0417/01 – Ekonometrie (EKONM)

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, mezzo a makroúrovni. Cvičení jsou věnována praktickým aplikacím prostřednictvím softwarového produktu SPSS. Student pro absolvování předmětu získá představu o výhodách a nevýhodách ekonometrického modelování s tím, že bude schopen samostatně řešit úlohy vyplývající z každodenní potřeby ekonomické praxe.

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)

1. ARLT, J. – ARLTOVÁ, M.: Finanční časové řady. 1. vydání Grada Publishing, Praha, 2003. ISBN 80-247-0330-0. 2. BROOKS, CH.: Introductory econometrics for finance. Cambridge: Cambridge University Press, 2002. ISBN 0-521-79018-2. 3. GREENE, W.H. Econometric Analysis. Pearson Education, 2008. ISBN 9780135137406. 4. GUJARATI, D.N. Basic Econometrics. 4th Ed., Singapore: Mc Graw-Hill, 2003. ISBN 0-07-233542-4. 5. HEIJ, CH. et al: Econometrics Methods with Applications in Business and Economics. Oxford: Oxford University Press, 2004. ISBN 0-19-926801-0. 6. HUŠEK, R. Ekonometrická analýza. 1. vydání. Praha, 2007. ISBN 978-80-245-1300-3. 7. LUKÁČIKOVÁ, A. LUKÁČIK, M. Ekonometrické modelovanie s aplikáciami. Bratislava: Ekonóm, 2007. 8. Podkladové materiály ke studiu v LMCS Moodle: http://moodle.vsb.cz/vyuka 9. RAMANATHAN, R. Introductory Econometrics with Applications. 5th edition. Harcourt College Publishers, 2002. ISBN-13: 978-0030343421. 10. WOOLDRIDGE, J. Introductory Econometrics: A Modern Approach (with Economic Applications Online, Econometrics Data Sets with Solutions Manual, Web Site Printed Access Card), Student Solutions Manual Printed Access Card.). 4th ed. Mason. Ohio: South Western Cengage Learning, 2008. ISBN 9780324581621.

1. Korespondeční úkol KU1 = odevzdání tématu projektu, analýza časoých řad, návrh modelu, první odhad modelu v SPSS, kontrola v Moodle. 2. Průběžná kontrola práce na semestrálním projektu na cvičeních - po statistické verifikaci, po ekonometrické verifikaci, po predikci.