634-0010/01 – Ekonomická statistika ()
Garantující katedra | Katedra ekonomiky a managementu v průmyslu | Kredity | 5 |
Garant předmětu | Fiktivní Uživatel | Garant verze předmětu | Ing. Marcela Horká |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinný |
Ročník | 3 | Semestr | letní |
| | Jazyk výuky | čeština |
Rok zavedení | 1999/2000 | Rok zrušení | 2007/2008 |
Určeno pro fakulty | FMT | Určeno pro typy studia | magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Vyučovací metody
Anotace
Cílem předmětu je kvantifikovat ekonomicko-technologické jevy pro účely
hodnocení, predikce a pozitivního ovlivňování podnikatelské činnosti.
Ekonomická statistika jako prvek ekonomické informatiky věnuje zvláštní
pozornost měření úrovně, intenzity a asymetrie jednorozměrných a vícerozměrných
souborů ekonomických informací, ekonomickostatistické indukci, indexní analýze,
regresní a korelační analýze, kvalitě regresních funkcí, testaci normality a
spolehlivosti, časovým řadám a extrapolačním prognózám, výběrovému šetření a
počtu pravděpodobnosti v ekonomickostatistických analýzách a predikcích.
Povinná literatura:
1. Cyhelský, L. – Kohoutová, J. – Hindls, R.: Elementární statistická analýza,
Management Press, Praha, 1999
2. Hindls, R. – Kaňoková, J. – Novák, I.: Metody statistické analýzy pro
ekonomy, Management Press, Praha, 2000
3. Seger, J. – Hindls, R.: Statistické metody v tržním hospodářství, Victoria
Publishing, Praha, 1998
Časopisy: Statistika, Statistické přehledy
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
Přednášky: Ing. Marcela Horká
1. Metody zhušťování informací jednorozměrných a vícerozměrných souborů,
ekonomicko-statistické šetření, zpracování a vyhodnocování.
2. Číselné charakteristiky ekonomických souborů, charakteristiky měření úrovně,
intenzity, asymetrie a excesu.
3. Variabilita ekonomických veličin, variabilita založená na rozdílu, míry
variability založené na rozdílu a podílu hodnot.
4. Počet pravděpodobnosti a nejčastěji používaná teoretická rozdělení pro
vyhodnocování výrobních procesů.
5. Statistická indukce, teorie odhadu, testy hypotéz o parametrech a tvaru
rozdělení výrobních procesů, analýza rozptylu.
6. Ekonomické ukazatele a indexní analýza, bazické a řetězové indexy cen,
struktury, vývoje a intenzity, logaritmické indexy, index životních nákladů a
měnový spotřební koš.
7. Regresní a korelační analýza v ekonomických rozborech, kvalita regresních
funkcí a intenzita závislosti, spolehlivost a testy hypotéz o regresi
8. Časové řady a ekonomické modely, korelace časových řad, prognostické modely,
simulování stochastických výrobních procesů.
Cvičení: Ing. Marcela Horká
1. Rozdělení četností, třídění a shrnování souborů, statistické tabulky a grafy.
2. Číselné charakteristiky - střední hodnoty, kvantily, momentová
charakteristika.
3. Míry variability založené na vybraných jednotkách statistického souboru,
míry variability založené na všech hodnotách, objektivní míra variability.
4. Náhodná veličina a zákon o rozdělení náhodné veličiny, teoretická rozdělení
pro diskrétní a spojitou náhodnou veličinu, teorie front.
5. Statistická indukce - odhady charakteristik základního souboru, testy
hypotéz o střední hodnotě, rozptylu a podílu, - test dobré shody, Kolmogorovův
test, pořadové testy, test integrací, podstata analýzy rozptylu.
6. Indexní analýza - indexy individuální, složené (Laspeyres, Paasch, Fischer,
Low), logaritmické indexy, index cenový, životních nákladů a spotřebního koše,
hodnotová analýza indexů.
7. Regresní analýza dvou proměnných, volba typu regresního modelu, test
spolehlivosti pro párové koeficienty korelace, intervaly spolehlivosti,
vícenásobná regrese a korelace nelineární regresní funkce, zobecněný lineární,
regresní model.
8. Modely časových řad, ekonomické modely trendové složky, korelace časových
řad, prognostické modely - metoda extrapolace trendů, prognózy adaptivních
modelů a analýza následných chyb předpovědi, metoda exponenciálního vyrovnání,
PS diagram.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.