Sylabus predmetu EKM2A - Ekonometrie II v AJ (PEF - ZS 2020/2021)


     ECTS sylabus          Sylabus          Rozvrh          


     Čeština          Angličtina          


Kód předmětu: EKM2A
Název v jazyce výuky: Econometrics II
Název česky: Ekonometrie II v AJ
Název anglicky: Econometrics II
Způsob ukončení a počet kreditů: zkouška (5 kreditů)
(1 ECTS kredit = 28 hodin studijní zátěže)
Forma výuky/Rozvrhovaná výuka: prezenční, 2/2 (počet hodin přednášek týdně / počet hodin cvičení týdně)
kombinovaná, 16/0 (počet hodin přednášek za období / počet hodin cvičení za období)
Jazyk výuky: angličtina
Typ studia: magisterský navazující
Semestr: ZS 2020/2021
Vyučující: doc. Ing. Václav Adamec, Ph.D. (garant)
Výchozí předměty: Státní bakalářská zkouška
 
Zaměření předmětu:
Studenti získají znalosti a praktické dovednosti k sestavení složitějších ekonometrických modelů a aplikaci pokročilých ekonometrických metod. Předmět klade důraz na práci s vícerozměrnými soubory a časovými řadami. Studenti se naučí detekovat a řešit problémy s odchylkami od klasických předpokladů. Studenti získají znalosti a praktické dovednosti z oblasti pokročilých metod analýzy časových řad zahrnujících Boxovu-Jenkinsovu metodologii. Studenti budou rozvíjet schopnost práce se statistickým softwarem při aplikaci pokročilých ekonometrických metod.
 
Obsah předmětu:
1.Vícerozměrný lineární regresní model (dotace 6/6)
 
a.Úvod do Ekonometrie
b.Obyčejné nejmenší čtverce a zobecněné nejmenší čtverce
c.Aplikovaná regresní analýza, metody sestavení regresního modelu
d.Vícerozměrný klasický regresní model
e.Testování hypotéz, interval spolehlivosti, predikce
f.Pokročilé modely analýzy kovariance

2.Porušení klasických předpokladů regresního modelu (dotace 8/6)
 
a.Sestavení vícerozměrného modelu, metody a kritéria, nadspecifikace, podspecifikace modelu
b.Sériová korelace, příčiny, důsledky, způsoby detekce, metody řešení
c.Heteroskedasticita, příčiny, důsledky, způsoby detekce, metody řešení
d.Multikolinearita, příčiny, důsledky, způsoby detekce, metody řešení

3.Pokročilé metody modelování časových řad (dotace 6/8)
 
a.Modelování stochastických časových řad
b.Box-Jenkinsova metodologie, princip, stacionární a integrované procesy
c.Modely strukturální změny, QLR test, Chowův test
d.Regresní modely časových řad

4.Analýza vícerozměrných časových řad (dotace 2/3)
 
a.Vektorový autoregresní model (VAR), specifikace, určení řádu zpoždění
b.Estimace a verifikace modelu VAR, testy Grangerovy kauzality
c.Modely vektorových klouzavých průměrů (VMA)
d.Modely vektorových autoregresních klouzavých průměrů (VARMA)

5.Nelineární regrese (dotace 2/3)
 
a.Motivace, aplikace v Ekonometrii
b.Nelineární nejmenší čtverce
c.Estimační metody (Gauss-Newton, Marquardt), použití
d.Modely binární závislé veličiny, binární logitový a probitový model

 
Výstupy předmětu:
Všeobecné kompetence:
 
-Dovednosti spojené s využíváním a zpracováním informací
-Schopnost analýzy a syntézy
-Schopnost kritiky a sebekritiky
-Schopnost řešit problémy
-Vědecko-výzkumné dovednosti
-Znalost druhého jazyka

Oborově specifické kompetence:
 
-Studenti umí aplikovat teorii spojenou s vícerozměrným regresním modelem na reálných datech.
-Studenti umí aplikovat VAR model a interpretovat získané výsledky.
-Studenti umí detekovat a řešit problémy vznikající při výstavbě vícerozměrného lineárního regresního modelu.
-Studenti umí pracovat s nelineárními modely.
-Studenti umí sestavit modely jednorozměrných časových řad dle Boxovy-Jenkinsovy metodologie.
-Studenti znají a dokáží aplikovat pokročilé ekonometrické modely a metody.

Typ předmětu: povinný
Ročník: Předmět může být studován libovolně v průběhu studia.
Pracovní stáže: Není vyžadována žádná povinná pracovní stáž.
Doporučené moduly studia: -
 
Aktivity a studijní zátěž (počet hodin studijní zátěže):
DruhPrezenční studiumKombinované studium
Přímá výuka
     přednáška28 h0 h
     cvičení28 h0 h
     konzultace0 h14 h
Samostudium
     příprava na zkoušku30 h36 h
     příprava na průběžné hodnocení5 h0 h
     příprava na průběžný test19 h60 h
     zpracování seminární práce30 h30 h
Celkem140 h140 h
 
Požadavky na ukončení:
K udělení zápočtu se požaduje zpracování projektu (splněno >= 50% bodů), dosažení nejméně 50% skóre na průběžný test a aktivní účast ve cvičení (<= 2 absence). Aktivní účast je dále hodnocena 1 bodem / cvičení. K přihlášení ke zkoušce je vyžadován zápočet. Závěrečná zkouška je úspěšně absolvována po dosažení >= 50% skóre. Známka z předmětu je stanovena na základě bodů z průběžného testu, projektu, aktivní účasti a závěrečné zkoušky: A [90 – 100]; B [80 – 90); C [71 – 80); D [62 – 71); E [53 – 62); F [0 – 53). Garant může v odůvodněných případech posunout výsledné hodnocení studenta o 1 stupeň oběma směry. Předmět není možné studovat během zahraničního výjezdu.
 
Literatura:
TypAutorNázevMísto vydáníNakladatelRokISBN
ZGUJARATI, D N. -- PORTER, D C.Basic econometricsBostonMcGraw-Hill Irwin978-007-127625-2
ZGREENE, W H.Econometric analysisBoston [u.a.]Pearson2012978-0-273-75356-8
ZWOOLDRIDGE, J M.Introductory econometrics: a modern approachMason, OhioSouth-Western2008978-0-324-66054-8
DKMENTA, J.Elements of econometricsAnn ArborUniversity of Michigan Press20110-472-10886-7
DSTOCK, J H. -- WATSON, M W.Introduction to econometricsBoston, Mass. [u.a.]Pearson2012978-1-4082-6433-1
DHILL, C R. -- GRIFFITHS, W E. -- JUDGE, G G.Undergraduate econometricsNew YorkJohn Wiley & Sons20010-471-33184-8
DIntroductory statistics for business and economicsNew YorkWiley0-471-51732-1

Zzákladní literatura
Ddoporučená literatura


Poslední změnu provedl Ing. Jiří Gruber dne 5. 11. 2019.

Typ výstupu: