Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024

Ekonomická statistika

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
G63C1101 Z,ZK 6 2P+2C česky
Garant předmětu:
Přednášející:
Cvičící:
Předmět zajišťuje:
institut ekonomických studií
Anotace:

V předmětu Ekonomická statistika bude studentům objasněn výklad základních statistických metod, které uplatí při zpracování, prezentaci a analýze hospodářských a sociálních jevů. Volba konkrétní metody a způsob jejich objasnění je podřízen zájmu na zdůraznění postupů a aplikací, které jsou typické pro analytickou a rozhodovací činnost nejen ekonomů a manažerů.

Požadavky:

nainstalované tyto SW: MS Excel, SW Gretl

Osnova přednášek:

1. Opakování z předmětu Statistika 1. Popisná statistika - charakteristiky polohy, variability. Základní rozdělení pravděpodobností - diskrétní, spojité. Testování hypotéz- základní parametrické a neparametrické testy, testy shody, test nezávislosti, testy pro ověření normální rozdělení pravděpodobností - Kolmogorovův-Smirnovův test, Shapiro-Wilkův test, atd.

2. Vícerozměrná statistika I. - Analýza rozptylu (Anova). Ověření vstupních předpokladů pro Anovu. Jednofaktorová Anova, Dvoufaktorová Anova, Trojné třídění - Tukeyův test aditivity. Testy shody rozptylů - Bartlletův test, Cochranův test, Hartleyův test.

3. Vícerozměrná statistika II. - Mnohonásobné porovnání u Analýzy rozptylu. Tukeyův test, Schéffeho metoda, Duncanův test. Vícerozměrná neparametrická statistika. Kruskal-Wallisův test, Friedmanův test. Mnohonásobné porovnání u neparametrických testů.

4. Korelační analýza. Testování hypotéz o koeficientu korelace. Interval spolehlivosti pro koeficient korelace. Výběrový koeficient parciální korelace a mnohonásobné korelace. Koeficient tetrachorické korelace, koeficient biseriální korelace.

5. Regresní analýza I. Jednoduchý lineární regresní model, další typy lineárních regresních modelů. Charakteristiky variability pro jednoduchou lineární regresi. Intervaly spolehlivosti parametrů.

6. Regresní analýza II. Zhodnocení kvality jednoduchého lineárního regresního modelu. Testování hypotéz o hodnotách parametrů regresní přímky a o funkčních hodnotách. Nelineární modely, které lze transformovat na lineární tvar.

7. Vícerozměrný model lineární regrese. Ověření předpokladu multikolinerarity. Zhodnocení kvality vícerozměrného lineárního regresního modelu.

8. Porušení základních předpokladů lineárního regresního modelu. Reziduální analýza. Testy homoskedasticity. Autokorelace.

9. Úvod do vícerozměrných statistických metod. Přehled metod. Shluková analýza - princip užití, metody shlukování.

10. Úvod do problematiky časových řad. Popis časových řad. Základní pojmy.

11. Časové řady I. Základní charakteristiky časových řad. Dynamické charakteristiky časových řad. Rozklad časových řad.

12. Časové řady II. Základní charakteristiky časových řad. Dynamické charakteristiky časových řad. Rozklad časových řad.

13. Časové řady III. Hledání trendu. Přehled běžných trendových křivek. Volba vhodného modelu trendu.

14. Časové řady IV. Klouzavé průměry. Vyhlazení časové řady.

Osnova cvičení:

1. Opakování z předmětu Statistika 1. Popisná statistika - charakteristiky polohy, variability. Základní rozdělení pravděpodobností - dískrétní, spojité. Seznámení s programy MS Excel, Gretl.

2. Testování hypotéz- základní parametrické a neparametrické testy, testy shody, test nezávislosti, testy pro ověření normální rozdělení pravděpodobností - Kolmogorovův-Smirnovův test, Shapiro-Wilkův test, atd.

3. Vícerozměrná statistika I. - Analýza rozptylu (Anova). Ověření vstupních předpokladů pro Anovu. Jednofaktorová Anova, Dvoufaktorová Anova. Testy shody rozptylů - Bartlletův test, Cochranův test, Hartleyův test.

4. Vícerozměrná statistika II. - Analýza rozptylu (Anova). Ověření vstupních předpokladů pro Anovu. Jednofaktorová Anova, Dvoufaktorová Anova. Testy shody rozptylů - Bartlletův test, Cochranův test, Hartleyův test.

5. Vícerozměrná statistika III. - Mnohonásobné porovnání u Analýzy rozptylu. Tukeyův test, Schéffeho metoda. Vícerozměrná neparametrická statistika. Kruskal-Wallisův test, Friedmanův test. Mnohonásobné porovnání u neparametrických testů.

6. Korelační analýza I. Testování hypotéz o koeficientu korelace. Interval spolehlivosti pro koeficient korelace. Výběrový koeficient mnohonásobné korelace.

7. Korelační analýza II. Koeficient tetrachorické korelace, koeficient biseriální korelace.

8. Regresní analýza I. Jednoduchý lineární regresní model, další typy lineárních regresních modelů. Charakteristiky variability pro jednoduchou lineární regresi. Intervaly spolehlivosti parametrů.

9. Regresní analýza II. Zhodnocení kvality jednoduchého lineárního regresního modelu. Testování hypotéz o hodnotách parametrů regresní přímky a o funkčních hodnotách. Nelineární modely, které lze transformovat na lineární tvar.

10. Vícerozměrný model lineární regrese. Ověření předpokladu multikolinerarity. Zhodnocení kvality vícerozměrného lineárního regresního modelu.

11. Porušení základních předpokladů lineárního regresního modelu. Reziduální analýza. Testy homoskedasticity. Autokorelace.

12. Úvod do problematiky časových řad. Popis časových řad. Základní pojmy. Základní charakteristiky časových řad.

Cíle studia:

Cílem předmětu bude seznámit studenty se základními metodami při vyhodnocování jednorozměrných a dvourozměrných výběrových statistických souborů, dále seznámit metodami analýzy závislosti, s modelováním a analýzou časových řad a se základními typy indexů používaných pro srovnávání ekonomických ukazatelů. Studenti se seznámí s využitím statistických metod v ekonomické praxi a dále se naučí dané metody počítačově zpracovávat a interpretovat dosažené výsledky.

Součástí bude i výklad o časových řadách. Pojetí časových řad bude jako součást tzv. hospodářské statistiky.

Studijní materiály:

BUDÍKOVÁ, M., KRÁLOVÁ, M., MAROŠ, B. Průvodce statistickými metodami. Praha: Grada Publishing, 2010. ISBN 978-80-247-3243-5.

HEBÁK, P., HUSTOPECKÝ, J. Vícerozměrné statistické metody 1. Praha: Informatorium. 2006. ISBN 978-80-7333-056-9.

HEBÁK, P., HUSTOPECKÝ, J., MALÁ, I. Vícerozměrné statistické metody 2. Praha: Informatorium. 2005. ISBN 978-80-7333-036-9.

Hindls, R. a kol. Statistika pro ekonomy. Praha: Profesional Publishing. 2007.ISBN 8086946436

Poznámka:
Další informace:
http://moodle-vyuka.cvut.cz/
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 25. 6. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet4998306.html