Cílem kurzu je zvládnutí základních postupů ekonometrického modelování potřebných pro vyhodnocení typických výzkumných hypotéz v kvantitativním empirickém výzkumu. Důraz je kladen především na specifikaci vhodného regresního modelu, jeho odhad pomocí profesionálního statistického programu a následno
Cílem kurzu je zvládnutí základních postupů ekonometrického modelování potřebných pro vyhodnocení typických výzkumných hypotéz v kvantitativním empirickém výzkumu. Důraz je kladen především na specifikaci vhodného regresního modelu, jeho odhad pomocí profesionálního statistického programu a následnou interpretaci a verifikaci výsledků.
Po úspěšném absolvování budou studenti schopni navrhnout, odhadnout a interpretovat základní ekonometrické modely za účelem jejich praktické aplikace v kvantitativní empirické analýze.
• Výzkumné hypotézy v empirickém výzkumu, problematika vyhodnocení kauzálních vztahů pomocí neexperimentálních dat. • Funkční tvar ve vícenásobné lineární regresi. Použití nula-jednotkových proměnných, zařazení kvadratických členů a interakcí. • Maticové vyjádření lineárního regresního modelu, základní metody odhadu, algebraické vlastnosti odhadů. • Frischova-Waughova-Lovellova věta a její aplikace. • Statistické vlastnosti metody nejmenších čtverců (MNČ) pro malé vzorky průřezových dat. Výběrové rozdělení odhadových statistik, Gaussova-Markovova věta. • Asymptotická statistická indukce při regresi s průřezovými daty. Intervaly a elipsy spolehlivosti, lineární restrikce koeficientů, Waldův test. • Statistická indukce při regresi s časovými řadami. Trendy, sezónnost a zpoždění v regresní analýze. Autokorelace, nestacionarita a jejich detekce. Zdánlivá regrese. • Robustní statistická indukce. Sendvičové a bootstrapové estimátory varianční matice MNČ-odhadů. • Multikolinearita. Příčiny a důsledky, detekce, kompromis mezi rozptylem a vychýlením odhadů. Role kontrolních a klíčových vysvětlujících proměnných v empirickém výzkumu. • Základy práce s krátkými panelovými daty. Lineární modely s nepozorovanou heterogenitou, estimátory založené na diferencování a časovém centrování. • Model s náhodnými efekty a korelovanými náhodnými efekty. Hausmanův test. Robustní statistická indukce v panelových modelech. • Nelineární modely s binární závisle proměnnou: logit a probit. Odhad parametrů, interpretace koeficientů, výpočet mezních efektů.
Základní:
Používej Markdown: ## Nadpis, **tučně**, `kód`, - odrážky, > citace