Taikomoji ekonometrika

Dalyko anotacija lietuvių kalba

Studentai sužinos apie ekonometrikos mokslą ir supras jo vietą ekonomikos studijose, įgis patirties, reikalingos ekonometrinei analizei. Kursas pradedamas nuo įvado į ekonometriką, toliau pristatomi įvairūs regresiniai modeliai, atliekama paklaidų, parametrų įverčių, autokoreliacijos, heteroskedastiškumo ir kt. analizė. Teorinių paskaitų medžiaga praktiškai įsisavinama atliekant užduotis.

Dalyko anotacija užsienio kalba

Course introduces students with econometrics and its place in economic studies, provides knowledge necessary to apply econometric methods. Course starts with introduction to econometrics and then goes through different regression models, analysis of errors, estimates of parameters, autocorrelation, heteroscedasticity and other. Material presented during theoretical lectures is applied by solving tasks using SPSS program.

Būtinas pasirengimas dalyko studijoms

Statistika

Dalyko studijų rezultatai

1. Geba planuoti, organizuoti ir vykdyti tyrimus, kuriais įvertinami ir prognozuojami ekonominiai pokyčiai organizacijose, šalyje ir pasaulyje, taikydamas ekonometrikos žinias ir metodus.
2. Geba parengti instrumentus duomenų rinkimui, rinkti ir sisteminti kiekybinius ir kokybinius duomenis, parinkti bei pagrįsti tinkamus metodus jų analizei ir geba atlikti tyrimus, kūrybiškai ir kritiškai taikydamas šiuos metodus, formuluoti analizės išvadas.
3. Geba konstruktyviai komunikuoti, pristatydamas tyrimų rezultatus auditorijai, diskutuoti aktualiais ekonomikos klausimais, rišliai ir įtikinamai reikšti mintis žodžiu ir raštu, perteik-damas žinojimą ir supratimą.

Dalyko turinys

1. Ekonometrikos samprata. Ekonometrinio tyrimo etapai.
2. Aprašomosios statistikos ir tikimybių teorijos kartojimas.
3. Paprasta tiesinė regresija su tarpgrupiniais duomenimis ir MKM.
4. Išskirtys: identifikavimas ir eliminavimas. Ekonominių reiškinių matavimas.
5. Netiesinė regresija su tarpgrupiniais duomenimis ir MKM.
6. Daugialypė regresija su tarpgrupiniais duomenimis ir MKM.
7. Paklaidų normalumas.
8. Modelio paklaidų prie-laidos: autokoreliacija ir MKM.
9. Modelio paklaidų prielaidos: multikolinearumas ir MKM.
10. Modelio paklaidų prielaidos: heteroskedastiškumas ir SMKM.
11. Regresija su fiktyviais kintamaisiais.
12. Įvadas į panelinių duomenų regresijos modelius.

Dalyko studijos valandomis

Studijų vykdymo forma	Val. auditorinėse studijose	Val. nuotolinėse studijose
Paskaitos	30 val.	30 val.
Seminarai	30 val.	30 val.
Iš viso kontaktinio darbo val.	60 val.
Savarankiškas darbas	100 val.
Iš viso	160 val.

Studijų rezultatų vertinimas

Kolokviumas – 20 %.
Individualūs ir grupiniai tarpiniai atsiskaitymai – 50 %.
Egzaminas – 30 %.

Literatūra

1. 2015 Bekešienė, S. Duomenų analizės SPSS pagrindai. https://www.spssanalize.lt/wp-content/uploads/2019/01/knyga-duomenu-analizes-spss-pagrindai-internetui.pdf
2. 2020 Wooldridge, J.M. Introductory Econometrics. https://www.academia.edu/42331255/Jeffrey_M_Wooldridge_Introductory_Econometrics_A_Modern_Approach
3. 2004 Gujarati, D. Basic Econometrics. 4th ed. https://www.academia.edu/28885949/Damodar_N_Gujarati_Economics_Basic_Econometrics_2004_5bMcGraw_Hill_5d
4. 2012 Gujarati, D. Econometrics by Example.
5. 2014 Stock, J.H., Watson, M.W. Introduction to Econometrics. 5th ed. https://www.ssc.wisc.edu/~mchinn/stock-watson-econometrics-3e-lowres.pdf
Papildoma literatūra
1. 1999 Boguslauskas, V. Ekonometrija.
2. 2020 Alwan, L.C., Craig, B.A., McCabe, G.P. The Practice of Statistics for Business and Economics. 5th ed.
3. 2000 Čekanavičius, V., Murauskas, G. Statistika ir jos taikymai.