SZZ Analýza ekonomic. dat a rozhodování

Náplní daného předmětu je státní závěrečná zkouška z oblasti analýzy dat a teorie rozhodování. Student by měl v rámci státní zkoušky prokázat znalost základních pojmů, principů a početních operací z této oblasti a jejich aplikací v konkrétních úlohách. Tematicky první část zkušebních okruhů pokrývá problematiku pravděpodobnosti a náhodných veličin. Druhá část zkušebních okruhů je zaměřena na základní principy statistické inference a matematickou statistiku. Třetí část pak zahrnuje vybranou problematiku časových řad. Konečně čtvrtá část sestává z vybraných partií teorie operační analýzy.

Student musí prokázat znalost uceleného přehledu základních pojmů a principů analýzy dat a teorie rozhodování. Musí reagovat na konkrétní dotazy a základní teoretické poznatky aplikovat na příkladech z praxe.

Okruh Statistické modelování a analýza časových řad:
1. Regresní analýza - základní principy. Problematika volby správného regresního modelu.
2. Jednoduchá regrese lineární a nelineární. Mnohonásobná regrese. Odhady parametrů regresních modelů.
3. Interpretace regresních koeficientů. Interpolace a predikce na základě regresních modelů.
4. Významnost regresního modelu jako celku. Významnost jednotlivých regresních složek modelu. Míry vhodnosti regresních modelů.
5. Korelační analýza. Tvary korelačního pole. Interpretace korelačních koeficientů.
6. Úvod do teorie časových řad (základní pojmy, zajištění srovnatelnosti hodnot v časové řadě, shrnování údajů časových řad, časové řady odvozených charakteristik, klouzavé průměry, ?).
7. Základy dekompozice časových řad. Aditivní a multiplikativní modely.
8. Klasické metody modelování trendu, odhady parametrů konkrétních typů modelů trendu.
9. Exponenciální vyrovnávání (jeho podstata, podstata jednoduchého, dvojitého a Wintersova exponenciálního vyrovnávání).
10. Sezónnost v časových řadách. Regresní přístup k sezónnosti.
11. Test hypotézy o existenci konstantní sezónnosti. Modely konstantní sezónnosti se schodovitým trendem (Small Trend Method) a lineárním trendem.
12. Cyklická složka v časových řadách. Základy spektrální analýzy. Identifikace významných period. Odhad modelu.
13. Reziduální složka časové řady. Testy náhodnosti.
14. Bílý šum. Autokorelace reziduí. Detekce autokorelace.
15. Základní principy Boxovy-Jenkinsovy metodologie.

Okruh Operační analýza:
1. Matematický model úlohy lineárního programování (LP). Modely LP s binárními proměnnými.
2. Obecné vlastnosti řešení úloh LP. Grafické řešení úloh LP se dvěma proměnnými.
3. Podstata simplexové metody. Rozbor výsledné simplexové tabulky a postoptimalizační analýza. Software pro řešení úloh LP.
4. Základní pojmy vícekriteriálního hodnocení variant - dominované varianty, ideální, bazální. Metody konstrukce vah.
5. Metody vícekriteriálního hodnocení variant.
6. Analýza obalu dat. Grafické řešení jednoduchých úloh. Lineární modely pro zkoumané efektivity jednotek.
7. Projekty a jejich znázornění síťovými grafy.
8. Výpočet kritické cesty metodou CPM. Časové rezervy nekritických činností a možnosti jejich využití. Software pro síťovou analýzu.
9. Nákladové a kapacitní propočty v deterministických projektech.
10. Stochastické projekty a jejich řešení metodou PERT. Základní pravděpodobnostní výpočty ve stochastických projektech.

C. Okruh Ekonometrie:
1. ZÁKLADNÍ PRINCIPY EKONOMETRIE
Empirická analýza a ekonometrické modelování. Struktura ekonomických dat. Kauzalita v ekonometrické analýze. Princip "ceteris paribus".
2. KLASICKÝ MODEL LINEÁRNÍ REGRESE
Předpoklady modelu, metoda nejmenších čtverců, odhady parametrů, míry kvality modelu. Vlastnosti odhadů (rozptyl odhadu, nestrannost, vychýlení odhadů při nesplnění předpokladů modelu). Efekt změny měřítka, funkcionální tvary regrese, modelování konstantní (semi-)elasticity, regrese procházející počátkem.
3. STATISTICKÁ INFERENCE A EKONOMICKÁ INTERPRETACE MODELU LINEÁRNÍ REGRESE
Testování hypotéz v modelu: (jednostranné a oboustranné) t-testy, testy o více parametrech (F-testy submodelů a nevnořené regrese). Interpretace výsledků statistické inference. Asymptotické vlastnosti modelu (konzistence, asymptotická normalita), asymptotické testy (large sample inference). Reziduální analýza, předpovědi, předpovědní intervaly a intervaly spolehlivosti.
4. SPECIÁLNÍ PROBLÉMY LINEÁRNÍ REGRESE
Modely s kvalitativními (binárními) proměnnými, lineární pravděpodobnostní model. Chyby ve specifikaci modelu (nezařazení relevantních proměnných, zařazení irrelevantních proměnných) a jejich efekt na výsledek analýzy. Modifikace klasického modelu lineární regrese. Modely s heteroskedasticitou, důsledky heteroskedasticity, vážená metoda nejmenších čtverců.

Předměty Teorie pravděpodobnosti a statistika (TPS), Statistické modelování a analýza časových řad (SMAC), Ekonometrie (ENM), Operační analýza (OA)

Student zná základní pojmy, teoretické principy a metody používané ve zmíněných oblastech. Získané teoretické znalosti je schopen v praxi.

• Hušek, R. Ekonometrická analýza. Praha: Oeconomica, 2007. ISBN 978-80-245-1300-3.
• Tvrdoň, J. Ekonometrie. Praha: Credit, 1999. ISBN 80-213-0819-2.
• Cipra, T. Finanční ekonometrie. Ekopress, 2008. ISBN 978-80-86929-43-9.
• Wooldridge, J.M. Introductory Econometrics: A Modern Approach. South-Western College pub, 2009.
• KLUFOVÁ, R., M. ROST a J. KLICNAROVÁ. Modelování regionálních procesů. Praha: Alfa, 2012. ISBN 978-80-87197-53-0.
• FRIEBELOVÁ, J. Operační analýza. EF JU, České Budějovice, 2009. ISBN 978-80-7394-193-2.
• FALTOVÁ LEITMANOVÁ, I., R. KLUFOVÁ, J. FRIEBELOVÁ a J. KLICNAROVÁ. Regionální rozvoj - přístupy a nástroje. Praha: Alfa, 2012. ISBN 978-80-87197-58-5.
• FRIEBELOVÁ, J., KLICNAROVÁ, J. Rozhodovací modely pro ekonomy. EF JU Č. Budějovice, 2007.
• Čermáková, A. Statistika II. Jihočeská univerzita v Č. Budějovicích, 1998. ISBN 80-7040-270-9.
• Čermáková, A. Statistika II - cvičení. Jihočeská univerzita v Č. Budějovicích, 2000. ISBN 80-7040-457-4.

Ústní zkouška