Lekce 1 úvod do ekonometrie

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Lekce 1 úvod do ekonometrie"

Transkript

1 Lekce 1 úvod do ekonometrie

2 Některé věci se zde budou opakovat několikrát důležité pro rozležení v hlavě a jiný úhel pohledu Dokázat aplikovat ekonometrie nestačí se pouze naučit na zkoušku Základní kurz lineární algebra (matice) spíše v dodatcích Využití programu Gretl (zdarma) pro základy stačí Je dobré mít základy statistiky ekofun určitě ne flákač!! v apendixu, určité opáčko průběžně budu doplňovat Některé použitá data jsou z reálná, některá vymyšlená Použité modely jsou většinou pro didaktické účely a nemusí se zakládat na ekonomické (jiné) teorii Než se budete ptát, projděte si celou lekci Snažte se dát lekci na jeden zátah Stažení materiálů

3 Co si řekneme v této lekci Co je to ekonometrie a k čemu slouží Motivační příklady, zatím bez matematického aparátu Lehký, ale důležitý úvod

4 K čemu slouží ekonometrie Mikroekonomie Jak ovlivní změna ceny poptávku po... Jak ovlivní snížení daně z příjmu, množství nabízené práce Makroekonomie Jak ovlivní změna úrokové míry, HDP, množství úvěrů Dopad měnové, fiskální politiky na makroekonomické indikátory Finanční trhy Fundamentální analýza Predikce volatility aktiv Bankovnictví Podle kterých kritérií má banka pujčovat peníze Vývoj porfolia CP Marketing Které faktory ovlivňují poptávku po... Sociologie, medicína...

5 Typy ekonomických dat Průřezová data - Cross-section Data firem (poměrové ukazatele), lidí (mzda, tlak) za konkrétní časové období Vybíráme výběrový soubor z určité populace co ovlivňuje mzdu v ČR, jaké faktory ovlivňují krevní tlak Prostorový charakter Pooled (repeated) cross-section Data firem (poměrové ukazatele), lidí (mzda, tlak) za rozdílná časová období Vybereme data firem pro rok 2000 a 2014 a např. zjišťujeme zda došlo k nějaké změna (dopad změny v preferencích) Časové řady Danou proměnnou (é) sledujeme v různých časových intervalech Finanční časové řady, HDP, vývoj peněžní zásoby Panelová data Data mají jak průřezový, tak časový charakter Sledujeme konkrétní firmy (poměrové ukazatele) v čase Sledujeme konkrétní domácnosti v čase a zjišťujeme například nákupní chování

6 Motivační příklady Z mikroekonomie známe, že poptávka (Q) je např: Q = f(p, P S, Y) Q-poptávané množství (pivo) P cena komodity (pivo) P S - cena substitutu (víno) Y disponibilní důchod Z ekonomie Ceteris paribus POZOR POPTÁVKU PO STATKU NEODHADNEME JAKO REGRESI NAPŘ. 4 PROMĚNNÝCH PROBLÉM JE SLOŽITĚJŠÍ Mikroekonomická teorie nám dala námět čím je řízena poptávka po dané komoditě Ekonometrie nám pomůže aplikovat tento námět v praxi Ekonometrický model poptávky např: Q = β 0 + β 1 P + β 2 P s + β 3 Y + ε Využijeme ekonometrické nástroje a zjistíme, že: Q = 20 0,7P + 0,001P s + 0,25Y Interpretace: Mezi cenou piva a poptávaným množstvím existuje nepřímá úměra Pokles ceny vína způsobí substituci mezi pivem a vínem Citlivost poptávky po pivu na cenu vína je malá S růstem disponibilního důchodu, vzroste poptávka po pivu Přesnou interpretaci hodnot si vysvětlíme dále

7 wage = β 0 + β 1 educ + ε wage = 2,41 + 0,7607educ + e Zjistili jsme: Růst vzdělání (o 1 rok) Znamená růst mzdy o 0,7607

8 Postup při modelování ekonomických procesů 1) Sestavit ekonomický model 2) Sestavit ekonometrický model na základě ekonomického modelu 3) Získat data (pozor) 4) Odhadnout ekonometický model na datovém vzorku 5) Otestovat model a odhadnuté parametry možná chyba v bodě 1,2,3,4 6) Interpretovat výsledky

9 Základní soubor (populace) vs. Výběr (sample) log(wage) = β 0 + β 1 educ + ε Nemůžeme zkoumat každého jedince v populaci Nákladné Často nemožné log(wage) = 0, ,0359educ + ε Výběrový soubor provedeme výběr, se kterým pak pracujeme Kdybychom mohli opakovat výběr Odhad vztahu z výběrového souboru log(wage) = 0, ,0279educ + e 0,0359educ 0,0279educ Proč? Odhad je náhodná veličina má své rozdělení!!! β 1

10 Musíme rozlišovat log wage = β 0 + β. educ + ε Populační regresní funkce log wage = b 0 + b 1. educ + e výběrová regresní funkce (sample) b 0 je odhadem β 0 Naším úkolem v ekonometrii bude PRÁVĚ ODHADNOUT hodnoty parametrů b 1 je odhadem β 1 β 0, β 1 jsou parametry NEMĚNÍ SE b 0, b 1 jsou estimátory odhad náhodné veličiny mění se, se změnou výběrového souboru!!!

11 NEZNÁME Hodnoty populační regresní funkce Ani zda-li má skutečný vztah tvar: log(wage) = β 0 + β 1 educ + ε Proto je nutné nejprve vytvořit ekonomický model!!! Ekonomická teorie nám pomáhá k jeho vytvoření Velikost mzdy může záviset na: Vzdělání Délce praxe Dobu u nynějšího zaměstnavatele Pohlaví... log(wage) = 0, ,0359educ + ε Výběrový soubor Odhad základního souboru log(wage) = 0, ,0279educ + e

12 Ekonomický model Jak závisí velikost prodaného zboží na jednotkových nákladech? 1) Vytvoříme ekonomický model 2) Vytvoříme ekonometrický model podle ekonomického modelu 3) Získáme data 4) Vytvoříme odhad ekonometrického modelu 5) Testujeme model, vlastnosti odhadu 6) Interpretujeme výsledky π pivovar = Q P. P Q P. C π pivovar = P. Q C. Q = tržby náklady P-cena piva C průměrné náklady na jednotku výstupu Q(P) poptávka po pivu Q P = a b. P π pivovar = Q a Q b Q. C = Q. a Q C. b b P = a Q P b π pivovar Q = a 2. Q b. C = 0 Q = a 2 b 2. C Jen ukázka

13 Ekonometrický model Předpokládáme následující vztah: Nemusí být správný!!! Q = β 0 + β 1. C + ε Q = a 2 b 2. C 1) Vytvoříme ekonomický model 2) Vytvoříme ekonometrický model podle ekonomického modelu 3) Získáme data 4) Vytvoříme odhad ekonometrického modelu 5) Testujeme model, vlastnosti odhadu 6) Interpretujeme výsledky P = a Q P b β 0 =a/2 (úrovňová konstanta) β 1 =-b/2 (sklon) ε- další vlivy

14 Pro zjištění vztahu nejlepší získat data z celé ekonomiky (základní soubor) Nákladné, nereálné Pracujeme s výběrovým souborem 1) Vytvoříme ekonomický model 2) Vytvoříme ekonometrický model podle ekonomického modelu 3) Získáme data 4) Vytvoříme odhad ekonometrického modelu 5) Testujeme model, vlastnosti odhadu 6) Interpretujeme výsledky Firma Q C Q = β 0 + β 1. C + ε Odhad populační regresní funkce Q = b 0 + b 1. C + e Q Závislost výstupu na průměrných nákladech C

15 Pracujeme s výběrovým souborem!!! Vytváříme odhad Q = β 0 + β 1. C + ε q = b 0 + b 1. C + e Skutečný vztah (neznáme) """""Q = 72 1,8. C + ε"""""" Reziduum Musíme odhadnout parametry (β) modelu metoda nejmenších čtverců maximum likelihood maximální věrohodnost GLZ GMM Q 60 Závislost výstupu na průměrných nákladech q = 71,74 1,77. C + e Všechny body neleží na přímce C

16 Q = β 0 + β 1. C + ε q = 71,74 0,177. C + e q = b 0 + b 1. C + e Firma Q C q 3 = 71,74 0, = 44,8 q 6 = 71,74 0, = 32 Existují další faktory, které ovlivňují velikost prodeje Značka, kvalita výrobku Q Závislost výstupu na průměrných nákladech C

17 Q = β 0 + β 1. C + ε q = b 0 + b 1. C + e q = 71,74 0,177. C Q = 72 0,18. C + ε Skutečný vztah Nepozorovatelný Odhadnutý vztah Naměřené hodnoty NELEŽÍ na teoretické (populační) regresní přímce Naměřené hodnoty NELEŽÍ ani na empirické (odhadnuté) regresní přímce Náhodná složka (chyba)

18 Náhodná složka ε Představuje další faktory, které kromě (x) ovlivňují (y) Chybová složka je NEPOZOROVATELNÁ y = β 0 + β 1. x 1 + ε Díky náhodné chybě neleží všechny hodnoty na přímce y 1) y je ovlivňováno x 2) y je ovlivňováno ε y = β 0 + β 1. x 1 Našim úkolem je zjistit parametry β 0,1 Udělat odhad těchto parametrů Sestrojit SRF sample regression function x

19 Na základě teorie sestavíme model (eko+ekonometrický) Udělali bychom průzkum (výběrový soubor) Odhadli parametry Q pivo = β 0. P rum + β 1 Y β 2 P pivo + ε Q pivo = 0,51P rum + 0,99Y 2,01P pivo + e y = 0,51x 1 + 0,99x 2 2,01x 3 + e e = y 0,51x 1 0,99x x 3 Existují nějaké další vlivy které působí (počasí), měsíc (Prosinec) Zahrunuté v náhodné složce ε a tedy i v residuu e.

20 Q = β 0 + β 1. C + ε q = b 0 + b 1. C + e q = 71,74 0,177. C 60 Skutečný vztah Nepozorovatelný Odhadnutý vztah!!!náhodná chyba není to samé jako reziduum!!! Náhodná chyba nepozorovatelná neznáme totiž bety Reziduum pozorovatelné Reziduum je odhadem náhodné chyby ε e e 10 ε

21 Vyrovnané hodnoty a rezidua Každé napozorované y i nahradíme (nafitujeme) vyrovnanou hodnotou y i Ideální by bylo kdyby y i = y i Všechny body by ležely na přímce deterministický model bohužel existují další proměnné (náhodné) Úkol Určit odhady parametrů b 0,1 tak, aby hodnota reziduí byla co nejmenší Rozlišovat!!! y = β 0 + β 1. x + ε y = b 0 + b 1. x + e y = b 0 + b 1. x y y 5 y = β 0 + β 1. x + ε y = b 0 + b 1. x y 2 y 5 y 2 x

22 y = β 0 + β 1. x + ε Skutečný vztah Provedeme náhodný výběr Vyrovnáme (nafitujeme) hodnoty Napozorované hodnoty nahradíme vyrovnanými hodnotami Otázkou je: podle jakého pravidla nahrazovat napozorované hodnoty jak zjistit, zda-li bylo nahrazení OK y = b 0 + b 1. x Vytvoříme odhad Skutečného vztahu y y 5 y = b 0 + b 1. x e 5 y 5 y i = y i + e i y 5 = y 5 + e 5 y 2 x 5 x

23 Existence náhodné chyby 1) Zahrnuje v sobě další minoritní vlivy praxe, schopnosti wage = β 0 + β 1 educ + ε 2) Chyba v měření, sběru dat 3) Možnost špatné specifikace modelu praxe, schopnosti 4) Stochastický (náhodný) charakter lidského chování (nepředvídatelný) C C = β 0 + β 1 Y + ε C = β 0 + β 1 Y Analýza residuí Y

24 Co bychom si měli z této lekce odnést Rozlišovat populaci a výběrový soubor Populační regresní funkce neznámá Cílem odhadnout její parametry Vycházíme z teorie ekonomického modelu nenaflákáme veškerá data, která nás napadnou

Matematické modelování Náhled do ekonometrie. Lukáš Frýd

Matematické modelování Náhled do ekonometrie. Lukáš Frýd Matematické modelování Náhled do ekonometrie Lukáš Frýd Výnos akcie vs. Výnos celého trhu - CAPM model r it = r ft + β 1. (r mt r ft ) r it r ft = α 0 + β 1. (r mt r ft ) + ε it Ekonomický (finanční model)

Více

4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie

4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie 4EK201 Matematické modelování 11. Ekonometrie 11. Ekonometrie Ekonometrie Interdisciplinární vědní disciplína Zkoumá vztahy mezi ekonomickými veličinami Mikroekonomickými i makroekonomickými Ekonomie ekonomické

Více

Základy ekonometrie. XI. Vektorové autoregresní modely. Základy ekonometrie (ZAEK) XI. VAR modely Podzim / 28

Základy ekonometrie. XI. Vektorové autoregresní modely. Základy ekonometrie (ZAEK) XI. VAR modely Podzim / 28 Základy ekonometrie XI. Vektorové autoregresní modely Základy ekonometrie (ZAEK) XI. VAR modely Podzim 2015 1 / 28 Obsah tématu 1 Prognózování s VAR modely 2 Vektorové modely korekce chyb (VECM) 3 Impulzní

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometrie ZS 2015/16 Cvičení 7: Časově řady, autokorelace LENKA FIŘTOVÁ KATEDRA EKONOMETRIE, FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE 1. Časové řady Data: HDP.wf1

Více

Makroekonomie I. Co je podstatné z Mikroekonomie - co již známe obecně. Nabídka a poptávka mikroekonomické kategorie

Makroekonomie I. Co je podstatné z Mikroekonomie - co již známe obecně. Nabídka a poptávka mikroekonomické kategorie Model AS - AD Makroekonomie I Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky Osnova: Agregátní poptávka a agregátní nabídka : Agregátní poptávka a její změny Agregátní nabídka krátkodobá a dlouhodobá Rovnováha

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základ ekonometrie Odhad klasického lineárního regresního modelu I Cvičení 2 Zuzana Dlouhá Metodologický postup tvor EM 1. Specifikace modelu určení proměnných určení vzájemných vaze mezi proměnnými

Více

4. Aplikace matematiky v ekonomii

4. Aplikace matematiky v ekonomii 4. Aplikace matematiky v ekonomii 1 Lineární algebra Soustavy 1) Na základě statistických údajů se zjistilo, že závislost množství statku z poptávaného v průběhu jednoho týdne lze popsat vztahem q d =

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK Základy ekonometrie Odhad klasického lineárního regresního modelu II Cvičení 3 Zuzana Dlouhá Klasický lineární regresní model - zadání příkladu Soubor: CV3_PR.xls Data: y = maloobchodní obrat potřeb

Více

Statistika (KMI/PSTAT)

Statistika (KMI/PSTAT) Statistika (KMI/PSTAT) Cvičení dvanácté aneb Regrese a korelace Statistika (KMI/PSTAT) 1 / 18 V souboru 25 jedinců jsme měřili jejich výšku a hmotnost. Výsledky jsou v tabulce a grafu. Statistika (KMI/PSTAT)

Více

Regresní analýza. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel

Regresní analýza. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel Regresní analýza Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra ekonometrie UO Brno) Regresní analýza 1 / 23

Více

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I 5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 10 Zuzana Dlouhá Předmět a struktura kurzu 1. Úvod: struktura empirických výzkumů 2. Tvorba ekonomických modelů: teorie 3. Data: zdroje a typy dat, význam

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometrie Predikce Multikolinearita Cvičení 4 Zuzana Dlouhá Aplikace EM predikce obecně ekonomické prognózování, předpověď, předvídání hlavním cílem je odhad hodnot vysvětlované proměnné

Více

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy Ekonometrická analýza proces, skládající se z následujících fází: a) specifikace b) kvantifikace c) verifikace d) aplikace Postupné zpřesňování jednotlivých

Více

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I 5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 1 Zuzana Dlouhá Úvod do předmětu obecné informace Konzultační hodiny: úterý 16:00 18:00, místnost 433 NB e-mail: figlova@vse.cz // zuzana.dlouha@vse.cz

Více

Přednáška 4. Lukáš Frýd

Přednáška 4. Lukáš Frýd Přednáška 4 Lukáš Frýd Časová řada: stochastický (náhodný) proces, sekvence náhodných proměnných indexovaná časem Pozorovaná časová řada: jedna realizace stochastického procesu Analogie: Průřezový výběr,

Více

PR5 Poptávka na trhu výrobků a služeb

PR5 Poptávka na trhu výrobků a služeb PR5 Poptávka na trhu výrobků a služeb 5.1. Rovnováha spotřebitele 5.2. Indiferenční analýza od kardinalismu k ordinalismu 5.3. Poptávka, poptávané množství a jejich změny 5.4. Pružnost tržní poptávky Poptávka

Více

STATISTICKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ

STATISTICKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ STATISTICKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ ÚVOD Základní soubor Všechny ryby v rybníce, všechny holky/kluci na škole Cílem určit charakteristiky, pravděpodobnosti Průměr, rozptyl, pravděpodobnost, že Maruška kápne na toho

Více

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometrie LS 2014/15 Cvičení 7: Autokorelace LENKA FIŘTOVÁ KATEDRA EKONOMETRIE, FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE 1. Autokorelace - teorie Zopakujte si G-M

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometrie Predikce Multikolinearita Cvičení 4 Zuzana Dlouhá Aplikace EM predikce obecně ekonomické prognózování, předpověď, předvídání hlavním cílem je odhad hodnot vysvětlované proměnné

Více

Cross-section pozorování Firma, člověk Časový úsek

Cross-section pozorování Firma, člověk Časový úsek Pooled data y = Xβ + ε Cross-section pozorování Firma, člověk ds = αsdt + σsdw Časový úsek Základní soubor Výběrový soubor Základní soubor Je Proces 1 konkrétní realizace Co sledovat firmu(y), osobu(y)

Více

Obsah. KAPITOLA I: Předmět, základní pojmy a metody národohospodářské teorie... 17. KAPITOLA II: Základní principy ekonomického rozhodování..

Obsah. KAPITOLA I: Předmět, základní pojmy a metody národohospodářské teorie... 17. KAPITOLA II: Základní principy ekonomického rozhodování.. Obsah Úvodem.................................................. 15 KAPITOLA I: Předmět, základní pojmy a metody národohospodářské teorie.................... 17 1 Předmět a základní pojmy národohospodářské

Více

Mikroekonomie Nabídka, poptávka

Mikroekonomie Nabídka, poptávka Téma cvičení č. 2: Mikroekonomie Nabídka, poptávka Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky, JČU Podstatné z minulého cvičení Matematický pojmový aparát v Mikroekonomii Důležité minulé cvičení kontrolní

Více

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

Odhad parametrů N(µ, σ 2 ) Odhad parametrů N(µ, σ 2 ) Mějme statistický soubor x 1, x 2,, x n modelovaný jako realizaci náhodného výběru z normálního rozdělení N(µ, σ 2 ) s neznámými parametry µ a σ. Jaký je maximální věrohodný

Více

MAKROEKONOMIE. Blok č. 5: ROVNOVÁHA V UZAVŘENÉ EKONOMICE

MAKROEKONOMIE. Blok č. 5: ROVNOVÁHA V UZAVŘENÉ EKONOMICE MAKROEKONOMIE Blok č. 5: ROVNOVÁHA V UZAVŘENÉ EKONOMICE CÍL A STRUKTURA TÉMATU.odpovědět na následující typy otázek: Kolik se toho v ekonomice vyprodukuje? Kdo obdrží důchody z produkce? Kdo nakoupí celkový

Více

Odhady Parametrů Lineární Regrese

Odhady Parametrů Lineární Regrese Odhady Parametrů Lineární Regrese Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc. Katedra počítačových systémů Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologií České vysoké

Více

METODY ODHADU REDUKOVANÉHO A STRUKTURNÍHO TVARU MODELŮ SIMULTÁNNÍCH ROVNIC.

METODY ODHADU REDUKOVANÉHO A STRUKTURNÍHO TVARU MODELŮ SIMULTÁNNÍCH ROVNIC. METODY ODHADU REDUKOVANÉHO A STRUKTURNÍHO TVARU MODELŮ SIMULTÁNNÍCH ROVNIC. ZÁKLADNÍ HARRODŮV-DOMARŮV MODEL RŮSTU A JEHO VERZE VE FORMĚ MULTIPLIKÁTOR AKCELERÁTOR. Parametry modelu simultánních rovnic ve

Více

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I 5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 5 Zuzana Dlouhá Předmět a struktura kurzu 1. Úvod: struktura empirických výzkumů 2. Tvorba ekonomických modelů: teorie 3. Data: zdroje a typy dat, význam

Více

Měření závislosti statistických dat

Měření závislosti statistických dat 5.1 Měření závislosti statistických dat Každý pořádný astronom je schopen vám předpovědět, kde se bude nacházet daná hvězda půl hodiny před půlnocí. Ne každý je však téhož schopen předpovědět v případě

Více

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1 Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu

Více

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Lineární regresní model Mějme lineární regresní model (LRM) Y = Xβ + e, kde y 1 e 1 β y 2 Y =., e

Více

Mikroekonomie. Nabídka, poptávka. = c + d.q. P s. Nabídka, poptávka. Téma cvičení č. 2: Téma. Nabídka (supply) S. Obecná rovnice nabídky

Mikroekonomie. Nabídka, poptávka. = c + d.q. P s. Nabídka, poptávka. Téma cvičení č. 2: Téma. Nabídka (supply) S. Obecná rovnice nabídky Téma cvičení č. 2: Mikroekonomie Nabídka, poptávka Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky, JČU Téma Nabídka, poptávka Nabídka (supply) S Nabídka představuje objem zboží, které jsou výrobci ochotni

Více

MAKROEKONOMIKA. Úvod

MAKROEKONOMIKA. Úvod MAKROEKONOMIKA Úvod Co chápeme pod pojmem makroekonomie? Je to samostatná vědní disciplína nebo je jen součástí šířeji pojaté vědy? Ekonomie Ekonomie zkoumá alokaci vzácných zdrojů mezi alternativní využití.

Více

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I 5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 6 Zuzana Dlouhá Předmět a struktura kurzu 1. Úvod: struktura empirických výzkumů 2. vorba ekonomických modelů: teorie 3. Data: zdroje a typy dat, význam

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

1.1 Příklad z ekonomického prostředí 1

1.1 Příklad z ekonomického prostředí 1 1.1 Příklad z ekonomického prostředí 1 Smysl solidního zvládnutí matematiky v bakalářských oborech na Fakultě podnikatelské VUT v Brně je především v aplikační síle matematiky v odborných předmětech a

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometrie Úvod do předmětu obecné informace Základní pojmy ze statistiky / ekonometrie Úvod do programu EViews, Gretl Některé užitečné funkce v MS Excel Cvičení 1 Zuzana Dlouhá Úvod do

Více

Makroekonomie I. Model Agregátní nabídky Agregátní poptávky

Makroekonomie I. Model Agregátní nabídky Agregátní poptávky Přednáška 4. Model AS -AD Makroekonomie I Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky Osnova přednášky: Souhrnné opakování předchozí přednášky : Hospodářské cykly a sektory ekonomiky Agregátní poptávka

Více

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice MAKROEKONOMIE AGREGÁTNÍ NABÍDKA A POPTÁVKA Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v rámci projektu

Více

Základy ekonometrie. X. Regrese s časovými řadami. Základy ekonometrie (ZAEK) X. Regrese s časovými řadami Podzim / 47

Základy ekonometrie. X. Regrese s časovými řadami. Základy ekonometrie (ZAEK) X. Regrese s časovými řadami Podzim / 47 Základy ekonometrie X. Regrese s časovými řadami Základy ekonometrie (ZAEK) X. Regrese s časovými řadami Podzim 2015 1 / 47 Obsah tématu 1 ADL model 2 Regrese se stacionárními řadami 3 Regrese s řadami

Více

TECHNIKA UMĚLÝCH PROMĚNNÝCH V PRŮŘEZOVÉ ANALÝZE A V MODELECH ČASOVÝCH ŘAD

TECHNIKA UMĚLÝCH PROMĚNNÝCH V PRŮŘEZOVÉ ANALÝZE A V MODELECH ČASOVÝCH ŘAD TECHNIKA UMĚLÝCH PROMĚNNÝCH V PRŮŘEZOVÉ ANALÝZE A V MODELECH ČASOVÝCH ŘAD Umělé (dummy) proměnné se používají, pokud chceme do modelu zahrnout proměnné, které mají kvalitativní či diskrétní charakter,

Více

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných

Více

Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad Zápočtový test 2 Varianta P2017

Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad Zápočtový test 2 Varianta P2017 Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad Zápočtový test 2 Varianta P2017 Zadání: Predikujte na základě modelování časových řad nejlepší možný odhad počtu prodaných nových aut v průběhu roku 1990. Datový

Více

18AEK Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad. Řešení domácích úkolů č. 1 a 2 příklad 1

18AEK Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad. Řešení domácích úkolů č. 1 a 2 příklad 1 18AEK Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad Řešení domácích úkolů č. 1 a 2 příklad 1 Obecné pravidlo pro všechny testy Je stanovena nulová hypotéza: H 0 Je stanovena alternativní hypotéza: H A Je

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: Číslo šablony: Název materiálu: Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora: Předmět: CZ.1.07/1.5.00/34.0410 62 Vytváření podmínek

Více

Otázka: Bankovní soustava. Předmět: Ekonomie. Přidal(a): Petra93. V této oblasti používáme základní pojmy: Potřeba Statky Služby

Otázka: Bankovní soustava. Předmět: Ekonomie. Přidal(a): Petra93. V této oblasti používáme základní pojmy: Potřeba Statky Služby Otázka: Bankovní soustava Předmět: Ekonomie Přidal(a): Petra93 V této oblasti používáme základní pojmy: Potřeba Statky Služby Potřeba je vnitřní požadavek lidí, který vyplývá z vědomí nedostatky, který

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometrie LS 2014/15 Cvičení 10: Heteroskedasticita LENKA FIŘTOVÁ KATEDRA EKONOMETRIE, FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE 1. Heteroskedasticita - teorie Druhý

Více

Předmět ekonomie. Tematický okruh (ŠVP) Základní ekonomické pojmy. Tematická oblast Název DUM (téma) 3.ročník Vytvořeno Červenec 2013 Autor materiálu

Předmět ekonomie. Tematický okruh (ŠVP) Základní ekonomické pojmy. Tematická oblast Název DUM (téma) 3.ročník Vytvořeno Červenec 2013 Autor materiálu Předmět ekonomie Název školy Předmět ekonomie VY_32_INOVACE_05_02_01 Ekonomické systémy Název školy Ekonomické systémy VY_32_INOVACE_05_02_02 Potřeby a teorie potřeb Název školy Potřeby a teorie potřeb

Více

SPECIFIKACE, KLASIFIKACE A IDENTIFIKACE SIMULTÁNNÍCH EKONOMETRICKÝCH MODELŮ. INVESTIČNÍ FUNKCE A FAKTORY URČUJÍCÍ INVESTICE

SPECIFIKACE, KLASIFIKACE A IDENTIFIKACE SIMULTÁNNÍCH EKONOMETRICKÝCH MODELŮ. INVESTIČNÍ FUNKCE A FAKTORY URČUJÍCÍ INVESTICE SPECIFIKACE, KLASIFIKACE A IDENTIFIKACE SIMULTÁNNÍCH EKONOMETRICKÝCH MODELŮ. INVESTIČNÍ FUNKCE A FAKTORY URČUJÍCÍ INVESTICE SPECIFIKACE, KLASIFIKACE A IDENTIFIKACE SIMULTÁNNÍCH EKONOMETRICKÝCH MODELŮ viz

Více

Inflace je peněžní jev vyvolávaný nadměrnou emisí peněz. Vzniká tehdy, když peněžní zásoba předbíhá poptávku po penězích.

Inflace je peněžní jev vyvolávaný nadměrnou emisí peněz. Vzniká tehdy, když peněžní zásoba předbíhá poptávku po penězích. Inflace Inflace je peněžní jev vyvolávaný nadměrnou emisí peněz. Vzniká tehdy, když peněžní zásoba předbíhá poptávku po penězích. V růstovém tvaru m s = + = m s - = míra inflace, m s = tempo růstu (nominální)

Více

Mezi makroekonomické subjekty náleží: a) domácnosti b) podniky c) vláda d) zahraničí e) vše výše uvedené

Mezi makroekonomické subjekty náleží: a) domácnosti b) podniky c) vláda d) zahraničí e) vše výše uvedené Makroekonomická rovnováha může být představována: a) tempem růstu skutečného produktu, odpovídající vývoji tzv. potenciálního produktu b) vyrovnanou platební bilancí c) mírou nezaměstnanosti na úrovni

Více

Základy ekonomie. Petr Musil: petrmusil1977@gmail.com

Základy ekonomie. Petr Musil: petrmusil1977@gmail.com Základy ekonomie Téma č. 2: Trh, nabídka, poptávka Petr Musil: petrmusil1977@gmail.com Obsah 1. Dělba práce 2. Směna, peníze 3. Trh 4. Cena 5. Nabídka 6. Poptávka 7. Tržní rovnováha 8. Konkurence Dělba

Více

Jemný úvod do statistických metod v netržním oceňování

Jemný úvod do statistických metod v netržním oceňování Jemný úvod do statistických metod v netržním oceňování Ing. Jan Brůha PhD. Karlova univerzita Struktura prezentací První prezentace Cíle, možnosti a omezení Nástroje: metodologie a software CVM (open ended)

Více

Makroekonomie I cvičení

Makroekonomie I cvičení Téma Makroekonomie I cvičení 25. 3. 015 Dvousektorový model ekonomiky Spotřební funkce Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky Model 45 - jak je dosaženo rovnovážného HDP Východiska - graf: Osa x.

Více

2. EKONOMICKÁ ROVNOVÁHA. slide 1

2. EKONOMICKÁ ROVNOVÁHA. slide 1 2. EKONOMICKÁ ROVNOVÁHA slide 1 Předmětem přednášky je.odpovědět na následující otázky: Kolik se toho v ekonomice vyprodukuje? Kdo obdrží důchody z produkce? Kdo nakoupí celkový výstup? Co vyrovná poptávku

Více

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz Stochastický proces Posloupnost náhodných veličin {Y t, t = 0, ±1, ±2 } se nazývá stochastický proces

Více

Měření výkonu ekonomiky (makroekonomické výstupy)

Měření výkonu ekonomiky (makroekonomické výstupy) Ústav stavební ekonomiky a řízení Fakulta stavební VUT Měření výkonu ekonomiky (makroekonomické výstupy) Ing. Dagmar Palatová dagmar@mail.muni.cz Co považuji za významné z historie pojem spravedlivá cena

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Regresní analýza - motivace Základní úlohou regresní analýzy je nalezení vhodného modelu studované závislosti. Je nutné věnovat velkou pozornost tomu aby byla modelována REÁLNÁ

Více

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel Lineární regrese Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A1:B11 (viz. obrázek) na listu cela data Postup Základní výpočty - regrese Výpočet základních

Více

České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská OKRUHY. ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM

České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská OKRUHY. ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM OKRUHY ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM Obor: Studijní program: Aplikace přírodních věd 1. Vektorový prostor R n 2. Podprostory 3. Lineární zobrazení 4. Matice 5. Soustavy lineárních rovnic

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometrie ZS 2016/17 Cvičení 3: Lineární regresní model LENKA FIŘTOVÁ KATEDRA EKONOMETRIE, FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE 1. Seznámení s EViews Upřesnění

Více

Vnější ekonomické vztahy - hlavní faktory a rizika na běžném účtu

Vnější ekonomické vztahy - hlavní faktory a rizika na běžném účtu Vnější ekonomické vztahy - hlavní faktory a rizika na běžném účtu Ing. Miroslav Kalous, CSc. Česká národní banka, sekce měnová a statistiky miroslav.kalous@.kalous@cnb.czcz Seminář MF ČR, Smilovice 2.12.2003

Více

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů Jiří Neubauer Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz Jiří Neubauer (Katedra ekonometrie UO Brno) Časové

Více

Úvod do ekonomie Týden 11. Tomáš Cahlík

Úvod do ekonomie Týden 11. Tomáš Cahlík Úvod do ekonomie Týden 11 Tomáš Cahlík Obsah Makroekonomie a hospodářská politika Úvod Agregátní poptávka a Agregátní nabídka Hospodářský cyklus a stabilizační politika Inflace Hospodářská politika na

Více

2.. E K E ONOMI M C I KÁ K R OV O NOV O Á V H Á A H slide 0

2.. E K E ONOMI M C I KÁ K R OV O NOV O Á V H Á A H slide 0 2. EKONOMICKÁ ROVNOVÁHA slide 0 Předmětem přednášky je.odpovědět na následující otázky: Kolik se toho v ekonomice vyprodukuje? Kdo obdrží důchody z produkce? Kdo nakoupí celkový výstup? Co vyrovná poptávku

Více

Zadání Máme data hdp.wf1, která najdete zde: Bodová předpověď: Intervalová předpověď:

Zadání Máme data hdp.wf1, která najdete zde:  Bodová předpověď: Intervalová předpověď: Predikce Text o predikci pro upřesnění pro ty, které zajímá, kde se v EViews všechna ta čísla berou. Ruční výpočty u průběžného testu nebudou potřeba. Co bude v závěrečném testu, to nevím. Ale přečíst

Více

Ekonometrie. Jiří Neubauer

Ekonometrie. Jiří Neubauer Úvod do analýzy časových řad Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra ekonometrie UO Brno) Úvod do analýzy

Více

4.1 Metoda horizontální a vertikální finanční analýzy

4.1 Metoda horizontální a vertikální finanční analýzy 4. Extenzívní ukazatelé finanční analýzy 4.1 Metoda horizontální a vertikální finanční analýzy 4.1.1 Horizontální analýza (analýza vývojových trendů -AVT) AVT = časové změny ukazatelů (nejen absolutních)

Více

Plán přednášek makroekonomie

Plán přednášek makroekonomie Plán přednášek makroekonomie Úvod do makroekonomie, makroekonomické agregáty Agregátní poptávka a agregátní nabídka Ekonomické modely rovnováhy Hospodářský růst a cyklus, výpočet HDP Hlavní ekonomické

Více

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup Statistika Regresní a korelační analýza Úvod do problému Roman Biskup Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Ekonomická fakulta (Zemědělská fakulta) Katedra aplikované matematiky a informatiky 2008/2009

Více

Kvízové otázky Obecná ekonomie I. Teorie firmy

Kvízové otázky Obecná ekonomie I. Teorie firmy 1. Firmy působí: a) na trhu výrobních faktorů b) na trhu statků a služeb c) na žádném z těchto trhů d) na obou těchto trzích Kvízové otázky Obecná ekonomie I. Teorie firmy 2. Firma na trhu statků a služeb

Více

nejen Ing. Jaroslav Zlámal, Ph.D. Ing. Zdeněk Mendl Vzdìlávání, které baví www.computermedia.cz Nakladatelství a vydavatelství

nejen Ing. Jaroslav Zlámal, Ph.D. Ing. Zdeněk Mendl Vzdìlávání, které baví www.computermedia.cz Nakladatelství a vydavatelství nejen 1. díl Obecná ekonomie Ing. Jaroslav Zlámal, Ph.D. Ing. Zdeněk Mendl Nakladatelství a vydavatelství R Vzdìlávání, které baví www.computermedia.cz TEMATICKÉ ROZDĚLENÍ DÍLŮ KNIHY EKONOMIE NEJEN K MATURITĚ

Více

Aplikovaná ekonometrie 7. Lukáš Frýd

Aplikovaná ekonometrie 7. Lukáš Frýd Aplikovaná ekonometrie 7 Lukáš Frýd Nestacionární časové řady Možné příčinny Sezonost Deterministický trend (time trend) Jednotkový kořen (Stochastický trend) Strukturní zlomy Časový trend (deterministický

Více

Statistika II. Jiří Neubauer

Statistika II. Jiří Neubauer Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Časová řada konečná posloupnost reálných hodnot určitého sledovaného ukazatele měřeného v určitých

Více

TRŽNÍ HOSPODÁŘSTVÍ. stát

TRŽNÍ HOSPODÁŘSTVÍ. stát TRŽNÍ HOSPODÁŘSTVÍ Trh = místo, kde se střetává nabídka s poptávkou Tržní mechanismus = zajišťuje spojení výrobce a spotřebitele, má dvě strany: 1. nabídka, 2. poptávka. Znaky tržního mechanismu: - výrobky

Více

Ekonomie. Správní institut Ing. Vendula Tesařová, Ph.D.

Ekonomie. Správní institut Ing. Vendula Tesařová, Ph.D. Ekonomie Správní institut Ing. Vendula Tesařová, Ph.D. Kontakt a organizační záležitosti vendula.masatova@email.cz Zakončení studia: písemná zkouška (leden, únor, popřípadě předtermín před Vánocemi) Testové

Více

Aplikovaná matematika I

Aplikovaná matematika I Metoda nejmenších čtverců Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno c Dana Říhová (Mendelu Brno) Metoda nejmenších čtverců 1 / 8 Obsah 1 Formulace problému 2 Princip metody nejmenších čtverců 3

Více

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I 5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 3 Zuzana Dlouhá Předmět a struktura kurzu 1. Úvod: struktura empirických výzkumů 2. Tvorba ekonomických modelů: teorie 3. Data: zdroje a typy dat, význam

Více

AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších

AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších čtverců Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Lineární model y i = β 0 + β 1 x i1 + + β k x ik + ε i (1) kde y i

Více

Makroekonomie. Bankovní institut vysoká škola magisterské kombinované studium zimní semestr 2015/16. Metodický list č. 2

Makroekonomie. Bankovní institut vysoká škola magisterské kombinované studium zimní semestr 2015/16. Metodický list č. 2 Bankovní institut vysoká škola magisterské kombinované studium zimní semestr 205/6 Metodický list č. 2 Makroekonomie Model 45 stupňů a model IS - LM Vysvětlení makroekonomické rovnováhy na trhu statků

Více

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení 2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků

Více

Teorie časových řad Test 2 Varianta A HODNOCENÍ (max. 45 bodů z 50 možných)

Teorie časových řad Test 2 Varianta A HODNOCENÍ (max. 45 bodů z 50 možných) Teorie časových řad Test 2 Varianta A HODNOCENÍ (max. 45 bodů z 50 možných) 1. SPECIFIKACE (12 bodů): (1) Graf průběhu proměnných (1) Obě řady se chovají stejně, lze předpokládat jejich lineární vztah

Více

STATISTICKÝ SOUBOR. je množina sledovaných objektů - statistických jednotek, které mají z hlediska statistického zkoumání společné vlastnosti

STATISTICKÝ SOUBOR. je množina sledovaných objektů - statistických jednotek, které mají z hlediska statistického zkoumání společné vlastnosti ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY HROMADNÝ JEV Statistika pracuje s tzv. HROMADNÝMI JEVY cílem statistického zpracování dat je podání informace o vlastnostech a zákonitostech hromadných jevů: velkého počtu jedinců

Více

Poptávka po penězích

Poptávka po penězích Poptávka po penězích 1. Neoklasické teorie poptávky po penězích - tradiční: Fisherova, Marshallova, cambridgeská - moderní: Friedmanova 2. Keynesiánská teorie poptávky po penězích tradiční: Keynesova moderní:

Více

Přepoklady KLM a Gauss Markov teorém. Blue odhad - GM. KLM Klasický lineární model. 1) Lineární v parametrech. 2) E ε = 0

Přepoklady KLM a Gauss Markov teorém. Blue odhad - GM. KLM Klasický lineární model. 1) Lineární v parametrech. 2) E ε = 0 Heteroskedasticita Přepoklady KLM a Gauss Markov teorém KLM Klasický lineární model 1) Lineární v parametrech ) E ε = 0 Blue odhad - GM Nezkreslený odhad 1) Lineární v parametrech ) E ε = 0 3) E( ȁ ε X)=

Více

Pojem a úkoly statistiky

Pojem a úkoly statistiky Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Pojem a úkoly statistiky Statistika je věda, která se zabývá získáváním, zpracováním a analýzou dat pro potřeby

Více

Pozitivní vs. Normativní ekonomie

Pozitivní vs. Normativní ekonomie Makroekonomie A 1 Povinna literatura WAWROSZ, PETR; HEISSLER, Herbert; HELÍSEK, Mojmír; MACH, Petr 2012. Makroekonomie základní kurz. Praha: VŠFS, 360 s. ISBN 978-80- 7408-059-3. WAWROSZ, Petr; HEISSLER

Více

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

Odhad parametrů N(µ, σ 2 ) Odhad parametrů N(µ, σ 2 ) Mějme statistický soubor x 1, x 2,, x n modelovaný jako realizaci náhodného výběru z normálního rozdělení N(µ, σ 2 ) s neznámými parametry µ a σ. Jaký je maximální věrohodný

Více

TRH. Mgr. Hana Grzegorzová

TRH. Mgr. Hana Grzegorzová TRH Mgr. Hana Grzegorzová Vývoj trhu Pokud šlo o první formy, bylo možné vyměňovat výrobek za výrobek (tzv. barter). Postupně složitější dělbou práce se toto stává velmi obtížným a dochází ke vzniku peněz.

Více

Pearsonův korelační koeficient

Pearsonův korelační koeficient I I.I Pearsonův korelační koeficient Úvod Předpokládejme, že náhodně vybereme n objektů (nebo osob) ze zkoumané populace. Často se stává, že na každém z objektů měříme ne pouze jednu, ale několik kvantitativních

Více

Téma č. 2: Trh, nabídka, poptávka

Téma č. 2: Trh, nabídka, poptávka Téma č. 2: Trh, nabídka, poptávka Obsah 1. Dělba práce 2. Směna, peníze 3. Trh 4. Cena a směnná hodnota 5. Nabídka 6. Poptávka 7. Tržní rovnováha 8. Konkurence Dělba práce Dělba práce Jednotliví lidé se

Více

Hedonický cenový index na datech poskytovatelů hypotečních úvěrů. Ing. Mgr. Martin Lux, Ph.D.

Hedonický cenový index na datech poskytovatelů hypotečních úvěrů. Ing. Mgr. Martin Lux, Ph.D. Hedonický cenový index na datech poskytovatelů hypotečních úvěrů Ing. Mgr. Martin Lux, Ph.D. Proč nový index? V ČR existuje již několik cenových indexů například index ČSÚ (na transakčních i nabídkových

Více

13.1. Úvod Cílem regresní analýzy je popsat závislost hodnot znaku Y na hodnotách

13.1. Úvod Cílem regresní analýzy je popsat závislost hodnot znaku Y na hodnotách 13 Regrese 13.1. Úvod Cílem regresní analýzy je popsat závislost hodnot znaku Y na hodnotách znaku X. Přitom je třeba vyřešit jednak volbu funkcí k vystižení dané závislosti a dále stanovení konkrétních

Více

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

INDUKTIVNÍ STATISTIKA 10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ KVALITATIVNÍ VELIČINY - Vychází se z kombinační (kontingenční) tabulky, která je výsledkem třídění druhého stupně KVANTITATIVNÍ

Více

STATISTICA Téma 8. Regresní a korelační analýza, regrese prostá

STATISTICA Téma 8. Regresní a korelační analýza, regrese prostá STATISTICA Téma 8. Regresní a korelační analýza, regrese prostá 1) Lineární i nelineární regrese prostá, korelace Naeditujeme data viz obr. 1. Obr. 1 V menu Statistika zvolíme submenu Pokročilé lineární/nelineární

Více

Regresní a korelační analýza

Regresní a korelační analýza Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).

Více

Cíle korelační studie

Cíle korelační studie Korelační studie Cíle korelační studie cíle výzkumu v psychologii deskripce predikce explanace kontrola korelační studie popisuje vztah (ko-relaci) mezi proměnnými cíle - deskripce, příp. predikce První

Více

Intervalová data a výpočet některých statistik

Intervalová data a výpočet některých statistik Intervalová data a výpočet některých statistik Milan Hladík 1 Michal Černý 2 1 Katedra aplikované matematiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova 2 Katedra ekonometrie Fakulta informatiky a

Více

Seminární práce. Vybrané makroekonomické nástroje státu

Seminární práce. Vybrané makroekonomické nástroje státu Seminární práce Vybrané makroekonomické nástroje státu 1 Obsah Úvod... 3 1 Fiskální politika... 3 1.1 Rozdíly mezi fiskální a rozpočtovou politikou... 3 1.2 Státní rozpočet... 4 2 Monetární politika...

Více

Makroekonomie B. Marian Lebiedzik Pavel Tuleja Katedra ekonomie

Makroekonomie B. Marian Lebiedzik Pavel Tuleja Katedra ekonomie Makroekonomie B Marian Lebiedzik Pavel Tuleja Katedra ekonomie Konzultační hodiny: Středa: 9 00 11 00 hod Čtvrtek: 8 00 10 00 hod Kancelář č. A 234 Podmínky pro splnění předmětu MAKROEKONOMIE B: Úspěšné

Více