Management Science II

Vyučujúci

Zaradený v študijných programoch

Výsledky vzdelávania

Študenti nadobudnú v prípade úspešného zvládnutia predmetu najmä nasledovné vedomosti:
- základné vedomosti o ekonometrickom prístupe k analýze dát, ekonomických javov a procesov,
- základné vedomosti o ekonometrickom prístupe k modelovaniu ekonomických javov a procesov.
- základné vedomosti o ekonometrickom prístupe k predikcii vývoja .

Študenti nadobudnú v prípade úspešného zvládnutia predmetu najmä nasledovné zručnosti:
- schopnosť využívať základné ekonometrické techniky,
- ovládanie ekonometrického softvéru
- využívať programovací jazyk R na ekonometrické analýzy

Študenti nadobudnú v prípade úspešného zvládnutia predmetu najmä nasledovné kompetencie:
- praktické zručnosti a kompetencie s aplikáciou ekonometrických metód pri modelovaní ekonomických vzťahov a s analýzou dát využitím softvéru R.

Stručná osnova predmetu

1. Analýza dát a vzťahov na základe ekonometrického prístupu. Ekonometrický model. Fázy ekonometrického modelovania.
2. Dátová štruktúra lineárneho modelu s dvoma premennými. Predpoklady lineárneho modelu.
3. Odhad parametrov lineárneho modelu. Metóda najmenších štvorcov. Všeobecný lineárny model s viacerými vysvetľujúcimi premennými.
4. Verifikácia modelu. Koeficient determinácie. Testovanie štatistickej významnosti individuálnych parametrov modelu. Intervalový odhad a testovanie hypotéz.
5. Kvalitatívne premenné v ekonometrickom modeli.
6. Použitie umelých premenných v ekonometrickom modeli. Sezónnosť, výkyvy, štrukturálne zlomy a ich testovanie
7. Funkčné formy regresných modelov – logaritmický model, semi-logaritmické modely, recipročný model.
8. Nesplnenie štandardných predpokladov modelu. Autokorelácia – testovanie a dôsledky, riešenie, zovšeobecnená metóda najmenších štvorcov.
9. Úvod do analýzy časových radov. Stacionarita procesov a jej testovanie pomocou testov jednotkového koreňa.
10. Kointegrácia nestacionárnych časových radov, Englova a Grangerova procedúra, modely s korekčným členom a ich odhad.
11. Aplikácie jednorovnicových ekonometrických modelov.
12. Prognózovanie. Chyba prognózy. Interval spoľahlivosti pre prognózu. Naivné prognózy.
13. Prognostická aplikácia ekonometrického modelu.

Odporúčaná literatúra

Lukáčiková, A., Lukáčik, M., Szomolányi, K.: Úvod do ekonometrie s programom Gretl. Bratislava: Letra Edu, 2018.
2. Lukáčiková, A., Lukáčik, M., Szomolányi, K.: Ekonometria 1. Bratislava: Ekonóm, 2013.
3. Lukáčik, M., Lukáčiková, A., Szomolányi, K.: Ekonometrické modelovanie v programoch EViews a Gretl. Bratislava: Ekonóm, 2011.
4. Gujarati, D., Porter, D. Gunasekar, S.: Basic Econometrics. McGraw 5th ed, New York, 2017.

Podmienky na absolvovanie predmetu

30 % samostatná práca a priebežné testy
70 % projekt k záverečnej skúške a záverečná skúška

Pracovné zaťaženie študenta

5 kreditov x 26 h = 130 h.
Samostatne zaťaženie pre jednotlivé vzdelávacie činnosti
Účasť na prednáškach a seminároch:52 hodín
Spracovanie semestrálneho projektu 52 hodín
Príprava na skúšku 26 hodín

Jazyk, ktorého znalosť je potrebná na absolvovanie predmetu

slovenský, anglický

Dátum schválenia: 11.03.2024

Dátum poslednej zmeny: 17.05.2022

Dátum schválenia: 11.03.2024

Dátum poslednej zmeny: 17.05.2022