„Analýza údajov a ekonometria“ - kurz 34 000 rubľov. z MsÚ, tréning 12 týždňov. (3 mesiace), Dátum: 29. november 2023.

Úvod

Dozviete sa, čo je to ekonometria a prečo je potrebná. Zopakujte si aplikácie ekonometrie v aplikovanom výskume a príklady otázok, na ktoré je možné pomocou nej odpovedať. Zistite, aké typy údajov sa používajú v ekonometrickom modelovaní.

Povedia vám, čo je to: párová regresia, odvodenie vzorcov na odhad koeficientov v párovej regresii, koeficient R-kvadrát, asymptotické vlastnosti odhadov OLS, predpoklady pre lineárny model párových regresie, testovanie štatistickej významnosti koeficientov, intervalov spoľahlivosti, homoskedasticity a heteroskedasticity, štandardné podmienky v súlade s heteroskedasticitou chyby

2 Viacnásobná regresia

Motivácia pre použitie viacnásobnej regresie. Predpoklady lineárneho viacnásobného regresného modelu. Testovanie hypotéz a vytváranie intervalov spoľahlivosti.

3 Multikolinearita. Falošné premenné

Multikolinearita. Dummy (binárne premenné) posun a sklon.

Transformácia premenných do regresných modelov. Lineárne, logaritmické, semilogaritmické a iné formy závislosti. Zmysluplná interpretácia koeficientov. Odporúčania na prezentáciu výsledkov ekonometrického výskumu.

4 Špecifikácia regresnej rovnice

Endogenita. Dôsledky nesprávnej špecifikácie regresného modelu. Náhradné premenné. Kritériá na rozhodnutie, či do modelu zahrnúť premennú. Špecifikačné testy.

5 Inštrumentálne premenné

Dôsledky korelovaných vysvetľujúcich premenných a náhodných chýb. Problém endogenity. Inštrumentálne premenné. Dvojkroková metóda najmenších štvorcov.

6 Dátové modely panelov

Výhody modelov využívajúcich panelové dáta. Jednoduchá úplná (združená) regresia, model pevných efektov, model náhodných efektov. Test výberu typu modelu.

7 modelov binárnej voľby

Model lineárnej pravdepodobnosti (LPM). Výhody a nevýhody LVM. Logit model, probit model. Odhad parametrov logit a probit modelov. Interpretácia koeficientov v logitových a probitových modeloch (výpočet marginálnych efektov). Odhad kvality modelov logit a probit. Testovanie významu koeficientov v logitových a probitových modeloch.

8 Prognóza z údajov časových radov

Časové rady. Definície a príklady. Stacionárnosť a nestacionárnosť. Korene jednotky. Procesy AR(p), MA(q), ARMA(p, q). Náhodná prechádzka. Integrovaný proces objednávky k. Proces ARIMA(p, k, q).

Testovanie koreňových jednotiek.

Hodnotenie modelov ARIMA. Postup identifikácie modelu. Predpovedanie v modeloch ARIMA.

Model autoregresnej podmienenej heteroskedasticity (ARCH). Rôzne zovšeobecnenia autoregresného modelu podmienenej heteroskedasticity (GARCH a iné). Odhad a prognóza.

Autoregresívne distribuované modely oneskorenia. Odhad a prognóza.