VŠTE:BPE_STA Statistika pro ekonomy - Informace o předmětu

BPE_STA Statistika pro ekonomy

Rozsah

2/2/0. 5 kr. Ukončení: zk.

Vyučující

Mgr. Tomáš Náhlík, Ph.D. (cvičící)
Ing. Josef Šedivý (cvičící)
Ing. Martin Telecký, Ph.D. (cvičící)

Garance

Ing. Martin Telecký, Ph.D.
Katedra informatiky a přírodních věd – Ústav technicko-technologický – Rektor – Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Dodavatelské pracoviště: Katedra informatiky a přírodních věd – Ústav technicko-technologický – Rektor – Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích

Rozvrh seminárních/paralelních skupin

BPE_STA/E4: Ne 5. 5. 8:00–9:30 E1, 9:40–11:10 E1, 11:25–12:55 E1, 13:05–14:35 E1, Ne 19. 5. 8:00–9:30 E1, 9:40–11:10 E1, 11:25–12:55 E1, 13:05–14:35 E1, M. Telecký
BPE_STA/P01: Po 8:00–9:30 E1, M. Telecký
BPE_STA/S01: Po 11:25–12:55 D216, M. Telecký
BPE_STA/S02: Po 13:05–14:35 D216, M. Telecký
BPE_STA/S03: Po 13:05–14:35 N012, J. Šedivý
BPE_STA/S04: Po 14:50–16:20 N012, J. Šedivý
BPE_STA/S05: Po 16:30–18:00 N012, J. Šedivý
BPE_STA/S06: Út 14:50–16:20 N113, J. Šedivý
BPE_STA/S07: Út 13:05–14:35 N113, J. Šedivý

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu opírající se o výstupy z učení

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními a praktickými ekonometrickými metodami analýzy kvalitativních i kvantitativních znaků a s elementy analýzy časových řad.

Výstupy z učení

Student po absolvování předmětu umí:
1. používat základní postupy z oblasti statistické indukce
2. umí charakterizovat a aplikovat metody analýzy kvalitativních znaků
3. umí charakterizovat a aplikovat metody analýzy i kvantitativních znaků
4. umí charakterizovat elementy analýzy časových řad
5. umí shromažďovat, třídit, zpracovávat a prezentovat ekonometrická data

Osnova

• Přednášky:
• 1. Statistika, ekonomie, ekonometrie, národohospodářská statistika: základní pojmy, etapy statistického zkoumání, tabulka rozdělení četností, statistické grafy.
• 2. Základní statistické charakteristiky: interpretace aritmetického průměru a mediánu, rozptylu a směrodatná odchylky, variační koeficient, percentily, charakteristiky pro agregovaná data, 8 jednoduché a složené indexy pro sledování národního hospodářství, odvětví a firem.
• 3. Gaussova křivka – její vysvětlení a aplikace: náhodná veličina a její rozdělení pravděpodobností, střední hodnota a rozptyl náhodné veličiny.
• 4. Nulové hypotézy – vysvětlení a aplikace: nejčastěji používaná testová kritéria, hladina významnosti testu, kritická hodnota testu.
• 5. Dvou-výběrové testy: test rozdílnosti dvou skupin či párů.
• 6. Testy kontingenčních tabulek: testování nezávislosti mezi sledovanými znaky v kontingenční tabulce.
• 7. Jednoduchá lineární regrese: regresní přímka, pravidla pro tzv. BLUE odhad, korelační koeficient.
• 8. Interpretace koeficientů v regresním modelu: logaritmická transformace, testy v regresní analýze.
• 9. Vícerozměrná regrese: pravidla pro tzv. BLUE odhad, regresní koeficienty a jejich interpretace, koeficient determinace, testy o významnosti modelu.
• 10. Časové řady: charakteristiky časové řady, pravidla pro BLUE odhad.
• 11. Časové řady: jednoduché BLUE regresní modely.
• 12. Panelová data: charakteristika odhadu panelových dat, fixní efekty a náhodný efekt časové řady.
• 13. Nové trendy a metody v ekonometrii: podniková ekonomie, finance, mikro-ekonomie a makro-ekonomie.
• Semináře:
• 1. Tvorba histogramů a grafů pro zobrazení různých typů dat.
• 2. Interpretace aritmetického průměru, mediánu, rozptylu a směrodatná odchylky, variačního koeficientu, percentilu.
• 3. Tvorba a interpretace jednoduchých a složených indexů pro sledování národního hospodářství, odvětví a firem.
• 4. Aplikace Gaussovy křivky a testování nulových hypotéz o normalitě.
• 5. Parametrické testy rozdílnosti dvou skupin či párů.
• 6. Neparametrické testy rozdílnosti dvou skupin či párů.
• 7. Testování nezávislosti mezi sledovanými znaky v kontingenční tabulce.
• 8. Interpretace koeficientů v jednoduchém regresním modelu, diagnostika odhadu a jeho interpretace.
• 9. Interpretace, koeficientů ve vícenásobném regresním modelu, diagnostika odhadu a jeho interpretace.
• 10. Tvorba dotazníků pro stanovené hypotézy: příklady dobré praxe.
• 11. Aplikace jednoduchých regresních modelů pro časové řady, diagnostika odhadu a jeho interpretace.
• 12. Jednoduchý odhad panelových dat pomocí fixních efektů.
• 13. Jednoduchý odhad panelových dat pomocí náhodného efektu.

Literatura

povinná literatura
• MOŠNA, F., 2017. Základní statistické metody. Praha: Univerzita Karlova v Praze - Pedagogická fakulta. ISBN 978-80-7290-972-8.
• BARROW, M. M., 2017. Statistics for Economics, Accounting and Business Studies. 7 edit. [s. l.]: Pearson, Harlow. ISBN 978-1292118703. MCCLAVE, J. T., P. G. BENSON a T. SINCICH, 2018. Statistics for Business and Economics. Global Edition, 13 edit. [s. l.
• HINDLS, R., 2018. Statistika v ekonomii. [Průhonice]: Professional Publishing. ISBN 978-80-88260-09-7.
• ADAMEC, V., L. STŘELEC a D. HAMPEL, 2017. Ekonometrie I: učební text. Druhé nezměněné vydání. Brno: Mendelova univerzita v Brně. ISBN 978-80-7509-480-3.

doporučená literatura
• ARLTOVÁ, M., 2014. Základy statistiky v příkladech. Brno: Tribun EU. ISBN 978-80-263-0756-3.
• ADAMEC, V. a L. STŘELEC, 2016. Ekonometrie I: cvičebnice. Třetí upravené vydání. Brno: Mendelova univerzita v Brně. ISBN 978-80- 7509-396-7.
• ČECHURA, L. et al., 2013. Cvičení z ekonometrie. 3. vyd. Praha: Česká zemědělská univerzita, Provozně ekonomická fakulta. ISBN 978-80-213- 2405-3.
• STUCHLÝ, J., 2015. Statistické analýzy dat. České Budějovice: Vysoká škola technická a ekonomická. ISBN 978-80-7468-087-8.

Organizační formy výuky

přednáška
seminář
tutoriál

Komplexní výukové metody

frontální výuka
skupinová výuka - kompetice
projektová výuka
brainstorming
kritické myšlení
samostatná práce – individuální nebo individualizovaná činnost
výuka podporovaná multimediálními technologiemi

Studijní zátěž

Aktivita	Počet hodin za semestr
	Prezenční forma	Kombinovaná forma
Příprava na průběžný test	10
Příprava na seminář, cvičení, tutoriál	44	80
Příprava na závěrečný test	20	32
Účast na průběžném testu	2
Účast na přednáškách	26
Účast na semináři/cvičeních/tutoriálu/exkurzi	26	16
Účast na závěrečném testu	2	2
Celkem:	130	130

Metody hodnocení a jejich poměr

test - průběžný 30 %
test - závěrečný 70 %

Podmínky testu

Pro úspěšné splnění předmětu je nutné v~součtu dosáhnout z~průběžného a závěrečného hodnocení minimálně 70 % za níže stanovených podmínek - platné pro prezenční studium. Kombinované studium absolvuje zkouškový 100 bodový test. V~průběžném hodnocení lze získat 30 bodů tj. 30 %. V~závěrečném hodnocení lze celkem získat 70 bodů tj. 70 %. Celková klasifikace předmětu, tj. body za závěrečné hodnocení (70 - 0) + body z~průběžného hodnocení (30 - 0): A 100 – 90, B 89,99 – 84, C 83,99 – 77, D 76,99 – 73, E 72,99 – 70, FX 69,99 – 30, F 29,99 – 0. Student prezenční formy studia je povinen na kontaktní výuce, tj. vše kromě přednášek, splnit povinnou 70% účast. Pokud účast nebude splněná, bude student automaticky klasifikován „-“.

Informace učitele

Účast na výuce ve všech formách řeší samostatná vnitřní norma VŠTE (Evidence docházky studentů na VŠTE). Pro studenty prezenční formy studia je na seminářích povinná 70% účast.

• Statistika zápisu (nejnovější)
  
• Permalink: https://is.vstecb.cz/predmet/vste/leto2024/BPE_STA