Tématická náplň předmětu:
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 časových řad, dekompozice časových řad, regresní analýza, verifikace modelů).
3. Jednoduchý lineární regresní model (význam regresní analýzy, populační versus výběrová regresní přímka, podstata metody nejmenších čtverců, přiléhavost regresní přímky k datům, předpoklady klasického jednoduchého regresního modelu a jejich ověřování).
4.Vícenásobný regresní model (vymezení klasického vícerozměrného lineárního regresního modelu, předpoklady, maticový zápis, korigovaný koeficient determinace).
5. Statistická verifikace (regresních koeficientů, modelu jako celku).
6. Ekonometrická verifikace - autokorelace, heteroskedasticita, multikolinearita, normalita, specifikace modelu.
7.Funkční formy (exponenciální model, LIN-LOG model, LOG-LIN model, reciproký model) + ekonomická interpretace regresních parametrů.
8.Predikce (chyba predikce, bodová nebo intervalová predikce, predikce ex-post a ex-ante).
9.Technika umělých proměnných.
10.Panelová data (vymezení panelových modelů, fixní efekty).
Podrobnější informace o obsahové náplni jednotlivých přednášek včetně časového harmonogramu jsou uvedeny v elektronickém kurzu Ekonometrie v LMS Moodle.
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 časových řad, dekompozice časových řad, regresní analýza, verifikace modelů).
3. Jednoduchý lineární regresní model (význam regresní analýzy, populační versus výběrová regresní přímka, podstata metody nejmenších čtverců, přiléhavost regresní přímky k datům, předpoklady klasického jednoduchého regresního modelu a jejich ověřování).
4.Vícenásobný regresní model (vymezení klasického vícerozměrného lineárního regresního modelu, předpoklady, maticový zápis, korigovaný koeficient determinace).
5. Statistická verifikace (regresních koeficientů, modelu jako celku).
6. Ekonometrická verifikace - autokorelace, heteroskedasticita, multikolinearita, normalita, specifikace modelu.
7.Funkční formy (exponenciální model, LIN-LOG model, LOG-LIN model, reciproký model) + ekonomická interpretace regresních parametrů.
8.Predikce (chyba predikce, bodová nebo intervalová predikce, predikce ex-post a ex-ante).
9.Technika umělých proměnných.
10.Panelová data (vymezení panelových modelů, fixní efekty).
Podrobnější informace o obsahové náplni jednotlivých přednášek včetně časového harmonogramu jsou uvedeny v elektronickém kurzu Ekonometrie v LMS Moodle.