Osnove ekonometrije

Predavač: prof.dr.sc. Nataša Erjavec


Opis kolegija

Sadržaj kolegija obuhvaća analizu linearnih i nelinearnih regresijskih modela. Teorijska podloga odabira adekvatne metodologije, koja uključuje definiranje modela, procjenu, testiranje hipoteza, primijenit će se na realnim primjerima iz ekonomske prakse. Studentima će se prezentirati specifičnosti analize vremenskih nizova, te osnovne karakteristike (i razlike) u analizi makroekonomskih i financijskih vremenskih nizova. U kolegiju će se obrađivati i panel modeli, teorijski okvir panel metodologije, te karakteristike i specifičnosti osnovnih panel modela. Kombinirajući teorijska znanja, te primjenu metodologije na realne ekonomske i poslovne probleme, studenti će ovladati i koristiti više statističkih paketa i steći znanje za provođenje vlastitog empirijskog istraživanja.


Ciljevi učenja
 
  • usvajanje naprednih znanja iz statistike i ekonometrije
  • stjecanje sposobnosti kritičkog odabira odgovarajuće ekonometrijske metodologije u vlastitom nezavisnom ekonomskom istraživanju
  • razvoj kompetencija za primjenu odgovarajuće ekonometrijske metodologije u vlastitom nezavisnom ekonomskom istraživanju
  • usvajanje vještina potrebnih za primjenu odgovarajuće statističke potpore kako bi se provelo vlastito empirijsko istraživanje na realnim ekonomskim podacima
  • stjecanje kompetencija za kritičko vrjednovanje stručnih i znanstvenih empirijskih  ekonomskih istraživanja
 
Ishodi učenja
 
  • sintetizirati pojedine elemente u području ekonometrije i statistike
  • kritički vrednovati odgovarajuće ekonometrijske metodologije potrebne kako bi se provelo vlastito ekonomsko empirijsko istraživanje
  • prosuditi o specijaliziranim temama potrebnima kako bi se provelo vlastito istraživanje
  • planirati postojeće statističke potpore za provođenje vlastitog empirijskog istraživanja na realnim ekonomskim podacima
  • izdvojiti zaključke o prikladnoj interpretaciji ekonometrijskih rezultata i implikaciji na ekonomsku teoriju
 
Oblici nastave
 
  • predavanja
  • kompjuterske radionice
  • analize slučajeva
  • samostalni zadaci