Management Science II

Sylabus predmetu

1. Analýza dát a vzťahov na základe ekonometrického prístupu. Ekonometrický model. Fázy ekonometrického modelovania. Úvod do ekonometrického prístupu k dátam, identifikácia ekonomických vzťahov a ich kvantifikácia. Definovanie ekonometrického modelu, jeho prvkov a postupnosti krokov. Prehľad hlavných etáp modelovania – špecifikácia, odhad, verifikácia a aplikácia. 2. Dátová štruktúra lineárneho modelu s dvoma premennými. Predpoklady lineárneho modelu. Rozbor základného regresného modelu so závislou a jednou vysvetľujúcou premennou. Prezentácia štrukturálnej a redukovanej formy modelu. Diskusia o štandardných predpokladoch – linearita, nezávislosť, homoskedasticita a normalita. 3. Odhad parametrov lineárneho modelu. Metóda najmenších štvorcov. Všeobecný lineárny model s viacerými vysvetľujúcimi premennými. Formálny postup odhadu parametrov pomocou metódy najmenších štvorcov a jej vlastností. Interpretácia koeficientov a ich ekonomický význam. Rozšírenie na modely s viacerými premennými a matícové vyjadrenie. 4. Verifikácia modelu. Koeficient determinácie. Testovanie štatistickej významnosti individuálnych parametrov modelu. Intervalový odhad a testovanie hypotéz. Posúdenie kvality modelu pomocou R² a jeho obmedzení. Testovanie významnosti parametrov t-testom a F-testom. Intervaly spoľahlivosti a ich interpretácia pri rozhodovaní. 5. Kvalitatívne premenné v ekonometrickom modeli. Zavádzanie kategórií a logických stavov pomocou dummy premenných. Práca s binárnymi a viackategóriovými premennými. Interpretácia zmien v úrovniach pri nominálnych a ordinálnych kategóriách. 6. Použitie umelých premenných v ekonometrickom modeli. Sezónnosť, výkyvy, štrukturálne zlomy a ich testovanie. Tvorba sezónnych dummy premenných a modelovanie pravidelných výkyvov. Identifikácia a testovanie štrukturálnych zmien, napríklad Chowovým testom. Analýza dopadov zmien na stabilitu modelu. 7. Funkčné formy regresných modelov – logaritmický model, semi-logaritmické modely, recipročný model. Transformácia premenných za účelom lepšieho vystihnutia vzťahov a eliminácie nelinearity. Interpretácia koeficientov v log-log, lin-log a log-lin modeloch. Využitie recipročných modelov pri klesajúcich prírastkoch. 8. Nesplnenie štandardných predpokladov modelu. Autokorelácia – testovanie a dôsledky, riešenie, zovšeobecnená metóda najmenších štvorcov. Detekcia autokorelácie pomocou Durbin-Watsonovho testu a jej vplyv na odhady. Prístupy k náprave, vrátane transformácií a využitia GLS. Diskusia o dôsledkoch pre štatistickú významnosť a spoľahlivosť. 9. Úvod do analýzy časových radov. Stacionarita procesov a jej testovanie pomocou testov jednotkového koreňa. Rozlišovanie stacionárnych a nestacionárnych procesov a ich ekonomický význam. Vysvetlenie trendov, sezónnosti a autoregresie. Aplikácia testov ADF a KPSS na testovanie prítomnosti jednotkového koreňa. 10. Kointegrácia nestacionárnych časových radov, Englova a Grangerova procedúra, modely s korekčným členom a ich odhad. Analýza dlhodobých rovnovážnych vzťahov medzi nestacionárnymi premennými. Postup Engle-Grangerovej dvojkrokovej metódy. Interpretácia ECM modelov a ich využitie v ekonomickej praxi. 11. Aplikácie jednorovnicových ekonometrických modelov. Využitie klasických jednorovnicových regresných modelov pri kvantifikácii ekonomických vzťahov. Praktické príklady z makroekonómie, mikroekonómie a finančnej ekonómie. Prepojenie s rozhodovacími procesmi. 12. Prognózovanie. Chyba prognózy. Interval spoľahlivosti pre prognózu. Naivné prognózy. Tvorba krátkodobých a strednodobých predpovedí na základe regresného modelu. Vyhodnotenie presnosti prognóz prostredníctvom RMSE, MAE a ďalších ukazovateľov. Základné naivné a benchmarkové metódy. 13. Prognostická aplikácia ekonometrického modelu. Aplikácia zostaveného modelu na praktický problém prognózovania ekonomických veličín. Vyhodnotenie kvality prognóz a ich ekonomická interpretácia. Diskusia o obmedzeniach modelu a možnostiach jeho vylepšenia.