Ekonometrie

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

Katedra softwarového inženýrství

Anotace:

Ekonometrie je založena na ekonomické teorii a pomocí matematických prostředků a napozorovaných dat z ekonomické reality vyjadřuje vztahy mezi ekonomickými veličinami. Kurz obsahuje základní nástroje ekonometrické analýzy jako je základní ekonometrický model, zobecněný model, systém simultánních rovnic a nástroje pro ekonometrickou verifikaci modelu.

Požadavky:

Základní znalosti matematické statistiky.

Osnova přednášek:

1. Zdroje ekonometrie.

2. Fáze ekonometrické analýzy.

3. Mikroekonomické a makroekonomické modely.

4. Analýza časových řady.

5. Regresní analýza a testování hypotéz.

6. Základní ekonometrický model.

7. Metoda nejmenších čtverců.

8. Zobecněný model.

9. Heteroskedasticita.

10. Autokorelace.

11. Multikolinearita.

12. Modely zpožděných proměnných.

13. Systém simultánních rovnic.

14. Identifikace.

Osnova cvičení:

1. Zdroje ekonometrie. Příklady.

2. Fáze ekonometrické analýzy. Příklady.

3. Mikroekonomické a makroekonomické modely. Příklady.

4. Analýza časových řady. Příklady.

5. Regresní analýza a testování hypotéz. Příklady.

6. Základní ekonometrický model. Příklady.

7. Metoda nejmenších čtverců. Příklady.

8. Zobecněný model. Příklady.

9. Heteroskedasticita. Příklady.

10. Autokorelace. Příklady.

11. Multikolinearita. Příklady.

12. Modely zpožděných proměnných. Příklady.

13. Systém simultánních rovnic. Příklady.

14. Identifikace. Příklady.

Cíle studia:

Znalosti:

Využití matematického a statistického aparátu v mikro a makroekonomii.

Schopnosti:

Odhadovat a testovat lineární ekonometrické makro i mikromodely za účelem jejich praktické aplikace (implementace) v kvantitativní ekonomické analýze a při predikci.

Studijní materiály:

Povinná literatura:

[1] P. Fiala: Úvod do ekonometrie, FJFI ČVUT, Praha, 2008.

[2] R. Hušek: Základy ekonometrie, VŠE, Praha, 2001.

Doporučená literatura:

[3] R.S. Pindyck, D.L. Rubinfeld: Econometric Models and Economic Forecasting, McGraw-Hill, New York, 1991.

Poznámka:

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů: