Ekonometrie I
Free
Regresní funkce
Course Features
- Lectures 48
- Quizzes 0
- Duration 50 hours
- Skill level All levels
- Language English
- Students 0
- Certificate No
- Assessments Self
-
Co je to ekonometrie
- Lecture 1.1 O cem je ekonometrie, co budeme zkoumat
- Lecture 1.2 Rozdíl mezi populací a výberem
- Lecture 1.3 Ekonomický vs. ekonometrický model
- Lecture 1.4 Náhodná složka vs. residua
- Lecture 1.5 PREZENTACE
-
Jednoduchý regresní model část I
- Lecture 2.1 Uvod do jednoduchého regresního modelu
- Lecture 2.2 Regresní funkce
- Lecture 2.3 Metoda nejmenších čtverců
- Lecture 2.4 Dodatek k metodě nejmenších čtverců
- Lecture 2.5 Hodnocení modelu – koeficient determinace
- Lecture 2.6 Regrese z počátku
- Lecture 2.7 PREZENTACE
-
Jednoduchý regresní model část II
- Lecture 3.1 Strední hodnota a rozptyl odhadu parametrů
- Lecture 3.2 Rozptyl náhodné složky a její odhad
- Lecture 3.3 Gauss-Markovovy předpoklady a klasický lineární model
- Lecture 3.4 Podmínky pro nezkreslený odhad
- Lecture 3.5 Důkaz nezkreslenosti
- Lecture 3.6 Podmíněný rozptyl
-
Vlastnosti odhadu
- Lecture 4.1 Co je to odhad (estimator)
- Lecture 4.2 Nezkreslenost
- Lecture 4.3 Konzistence
- Lecture 4.4 Vydatnost
-
Vícerozměrný regresní model část I
- Lecture 5.1 Uvod do vícerozměrné regrese
- Lecture 5.2 Ukázka matic a OLS
- Lecture 5.3 Metoda nejmenších čtverců maticově
- Lecture 5.4 Hodnocení modelu – přiléhavost
- Lecture 5.5 FWL-teorém
-
Vícerozměrný regresní model část II
- Lecture 6.1 Střední hodnota a rozptyl OLS odhadu
- Lecture 6.2 Předpoklady klasického lineárního modelu
- Lecture 6.3 Podmínky pro nezkreslenost
- Lecture 6.4 Multikolinearita
- Lecture 6.5 Homoskedasticita
- Lecture 6.6 Uvod do autokorelace
-
Testování hypotéz a klasický lineární model
- Lecture 7.1 Klasický lineární model
- Lecture 7.2 Uvod to hypotéz
- Lecture 7.3 III t-test
- Lecture 7.4 III Lineární kombinace t-test
- Lecture 7.5 IV F-test
- Lecture 7.6 IV F-test celkový význam modelu
- Lecture 7.7 Dodatek P-value
-
Heteroskedasticita
- Lecture 8.1 Intuitivní úvod
- Lecture 8.2 Matematické odvození
- Lecture 8.3 Heteroskedasticita v průřezových datech
- Lecture 8.4 Příčiny a příklady porušení KLM
- Lecture 8.5 Uvod do testování heteroskedasticity
- Lecture 8.6 Breusch-Pagan test
- Lecture 8.7 White test
-
Data
- Lecture 9.1 cvika
