BPE_ZAEK Základy ekonometrie

Ekonomicko-správní fakulta
podzim 2026
Rozsah
2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.
Vyučováno kontaktně
Vyučující
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D. (cvičící)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. (cvičící)
Ing. Alexander Lipka (cvičící)
Ing. Alex Kejval (cvičící)
Garance
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Jarmila Šveňhová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Rozvrh
St 16:00–17:50 P101, kromě St 16. 9., kromě St 4. 11.
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
BPE_ZAEK/01: St 18:00–19:50 VT204, kromě St 16. 9., kromě St 4. 11., D. Němec
BPE_ZAEK/02: St 8:00–9:50 VT206, kromě St 16. 9., kromě St 4. 11., A. Kejval, D. Němec, V. Reichel
BPE_ZAEK/03: St 10:00–11:50 VT206, kromě St 16. 9., kromě St 4. 11., H. Fitzová
BPE_ZAEK/04: Út 16:00–17:50 VT204, kromě Út 15. 9., kromě Út 3. 11., J. Chalmovianský
BPE_ZAEK/05: Út 12:00–13:50 VT314, kromě Út 15. 9., kromě Út 3. 11., A. Kejval
BPE_ZAEK/06: Út 14:00–15:50 VT202, kromě Út 15. 9., kromě Út 3. 11., A. Kejval
BPE_ZAEK/07: Út 10:00–11:50 VT202, kromě Út 15. 9., kromě Út 3. 11., J. Chalmovianský
BPE_ZAEK/08: St 12:00–13:50 VT204, kromě St 16. 9., kromě St 4. 11., A. Kejval, D. Němec, V. Reichel
BPE_ZAEK/09: Po 14:00–15:50 VT314, kromě Po 14. 9., kromě Po 2. 11., H. Fitzová
BPE_ZAEK/10: Pá 10:00–11:50 VT314, kromě Pá 18. 9., kromě Pá 6. 11., A. Lipka
BPE_ZAEK/11: Út 8:00–9:50 VT206, kromě Út 15. 9., kromě Út 3. 11., A. Kejval, D. Němec, V. Reichel
BPE_ZAEK/12: Po 18:00–19:50 VT206, kromě Po 14. 9., kromě Po 2. 11.
BPE_ZAEK/13: Pá 8:00–9:50 VT314, kromě Pá 18. 9., kromě Pá 6. 11., A. Lipka
BPE_ZAEK/14: Út 18:00–19:50 VT206, kromě Út 15. 9., kromě Út 3. 11., D. Němec
BPE_ZAEK/15: St 14:00–15:50 VT206, kromě St 16. 9., kromě St 4. 11., H. Fitzová
Předpoklady
Doporučuje se předchozí absolvování předmětu Statistika pro ekonomy nebo obdobného kurzu. Nejedná se však o podmínku pro zápis ani pro úspěšné absolvování předmětu. Studenti bez těchto znalostí mohou předmět úspěšně absolvovat, nicméně jeho průběh pro ně může být podstatně náročnější. V průběhu předmětu budou podle potřeby připomenuty a doplněny vybrané statistické a matematické koncepty nezbytné pro pochopení ekonometrických metod.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 11 mateřských oborů, zobrazit
Anotace

Ekonometrie je jedním ze základních nástrojů moderní datové analýzy. Umožňuje z dat odhalovat vztahy mezi ekonomickými i společenskými jevy, ověřovat hypotézy a podložit rozhodování spolehlivými statistickými výsledky. Vyučované nástroje a techniky mají univerzální využití v ekonomii, financích, marketingu, managementu, veřejné správě, datové analytice i dalších oblastech, kde se pracuje s daty.


Cílem předmětu je naučit studenty samostatně navrhnout, odhadnout a správně interpretovat základní ekonometrické modely a kriticky hodnotit výsledky empirických analýz. Důraz je kladen především na pochopení principů ekonometrických metod, jejich praktickou aplikaci a interpretaci výsledků. Získané znalosti představují důležitý základ pro navazující předměty zaměřené na práci s daty i pro budoucí profesní uplatnění.


Studenti se seznámí se základy jednoduché i vícerozměrné regresní analýzy, naučí se testovat ekonomické hypotézy a interpretovat výsledky ekonometrických modelů na praktických příkladech z ekonomie, financí i dalších oblastí. Součástí předmětu jsou také modely pro odhad pravděpodobnosti různých událostí (lineární pravděpodobnostní a logit model), které nacházejí široké uplatnění například při hodnocení úvěrového rizika, analýze spotřebitelského chování nebo dalších rozhodovacích procesech. Studenti získají také základní přehled o dalších modelech používaných pro analýzu kategoriálních a dalších specifických typů dat.


Významnou součástí předmětu je práce s ekonometrickým softwarem. Studenti si mohou osvojit postupy aplikované ekonometrie jak v programu Gretl s intuitivním grafickým rozhraním, tak i v prostředí R nebo Pythonu.


Součástí předmětu je samostatný závěrečný projekt, v němž studenti využijí získané znalosti při řešení vlastního analytického problému na zvoleném datovém souboru. V závěru předmětu budou stručně představeny také základy analýzy ekonomických časových řad a panelových dat, a to  jako úvod do pokročilejších ekonometrických metod probíraných v navazujících předmětech.


Po absolvování předmětu budou studenti schopni samostatně pracovat se základními ekonometrickými metodami, správně interpretovat výsledky ekonometrických modelů a využívat je při řešení praktických problémů založených na datech.

Výstupy z učení

Předmět je koncipován tak, aby studenti porozuměli principům ekonometrické analýzy, pochopili její význam při řešení praktických problémů založených na datech a osvojili si práci se základními ekonometrickými metodami. Důraz je kladen na správnou interpretaci výsledků a jejich využití při formulaci ekonomických závěrů. 


Po úspěšném absolvování předmětu budou studenti schopni:

  • aplikovat základní ekonometrické metody při modelování, odhadu, analýze a predikci na reálných datech
  • odhadnout a interpretovat modely jednoduché a vícerozměrné regrese, včetně lineárního pravděpodobnostního a logit modelu
  • formulovat a testovat ekonomické hypotézy s využitím vhodných ekonometrických metod
  • vyhodnotit výsledky empirických analýz s ohledem na předpoklady modelů, jejich omezení a validitu dosažených závěrů
  • využívat ekonometrický software (Gretl, R nebo Python) k provádění základních empirických analýz a prezentovat jejich výsledky
  • navrhnout a zpracovat jednoduchý empirický výzkumný projekt zahrnující formulaci výzkumné otázky, výběr vhodné ekonometrické metody, analýzu dat a interpretaci výsledků
  • rozpoznat situace, ve kterých je vhodné využít pokročilejší ekonometrické metody, jako jsou modely časových řad nebo panelových dat, a vysvětlit jejich základní oblasti využití
Klíčová témata
  • úvod do ekonometrie, práce s daty, korelace a kauzalita
  • základy regresní analýzy: jednoduchá a vícenásobná lineární regrese
  • statistické základy ekonometrie: metoda nejmenších čtverců, metoda maximální věrohodnosti a asymptotické vlastnosti odhadů
  • interpretace regresních modelů, testování hypotéz a diagnostika modelů
  • kvalita regresních modelů: nenormalita, heteroskedasticita a autokorelace
  • endogenita a úvod do metody instrumentálních proměnných
  • modely diskrétní volby: lineární pravděpodobnostní model a logit model
  • hodnocení kvality modelů diskrétní volby a úvod do křížové validace
  • přehled pokročilejších ekonometrických metod: modely kategoriálních a omezených závisle proměnných, ekonometrie časových řad a panelových dat
  • práce s ekonometrickým softwarem (Gretl, R, Python) a samostatný empirický projekt
Studijní zdroje a literatura
    povinná literatura
  • KOOP, Gary. Introduction to econometrics. Chichester: John Wiley & Sons, 2008, 371 s. ISBN 9780470032701. info
  • WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introductory econometrics : a modern approach. Seventh edition. Boston: Cengage Learning, 2020, xxi, 826. ISBN 9781337558860. info
    doporučená literatura
  • HEISS, Florian. Using R for introductory econometrics. 2nd edition. Düsseldorf: Florian Heiss, 2020, 368 stran. ISBN 9788648424364. info
  • HEISS, Florian a Daniel BRUNNER. Using Python for introductory econometrics. 1st edition. Düsseldorf: Florian Heiss, 2020, 418 stran. ISBN 9788648436763. info
  • HILL, R. Carter; William E. GRIFFITHS a Guay C. LIM. Principles of econometrics. Fifth edition. Hoboken: Wiley Custom, 2018, xxvi, 878. ISBN 9781119510567. info
  • BÉKÉS, Gábor a Gábor KÉZDI. Data analysis for business, economics, and policy. First published. Cambridge: Cambridge University Press, 2021, xxiii, 714. ISBN 9781108483018. info
Přístupy, postupy a metody používané ve výuce
Výuka kombinuje přednášky s prakticky zaměřenými semináři realizovanými v počítačových učebnách. Důraz je kladen na aktivní zapojení studentů při řešení empirických problémů, práci s reálnými datovými soubory, interpretaci výsledků ekonometrických analýz a jejich kritickou diskusi. Nedílnou součástí výuky jsou praktické úlohy řešené s využitím ekonometrického softwaru, diskuse nad výsledky v průběhu seminářů a průběžná zpětná vazba. Studenti dále zpracovávají skupinový domácí úkol a individuální závěrečný projekt, v němž samostatně aplikují získané znalosti při řešení vlastního analytického problému. Aktivní účast v diskusích během výuky je součástí průběžného hodnocení předmětu.
Způsob ověření výstupů z učení a požadavky na ukončení
Ověření dosažení výstupů z učení je založeno na průběžném i závěrečném hodnocení. Průběžná část hodnocení (30 %) zahrnuje aktivní účast na seminářích, zapojení do diskusí, průběžnou aktivitu během semestru a zpracování skupinového úkolu. Dalších 40 % hodnocení tvoří individuální závěrečný projekt, v němž studenti aplikují ekonometrické metody na svůj vlastní analytický problém. Projekt je zakončen ústní obhajobou formou odborné rozpravy, která ověřuje schopnost obhájit zvolený metodický přístup, interpretovat dosažené výsledky a kriticky diskutovat jejich omezení. Závěrečná písemná zkouška (30 %) ověřuje porozumění klíčovým ekonometrickým konceptům, metodám a jejich praktické aplikaci.
Pro úspěšné ukončení předmětu je nutné získat alespoň 50 % bodů v každé ze tří hodnocených částí (průběžné hodnocení, závěrečný projekt a písemná zkouška).

Náhradní absolvování

V případě individuálního studijního plánu (např. z důvodu zahraničního studijního pobytu, odborné stáže nebo obdobných okolností) mohou studenti absolvovat předmět v náhradním režimu. Studenti se v takovém případě nepřihlašují do seminární skupiny a svůj způsob studia předem individuálně domluví s garantem předmětu.


Pro úspěšné absolvování předmětu v náhradním režimu je nutné:

  • zpracovat individuální závěrečný projekt,
  • úspěšně obhájit závěrečný projekt formou odborné rozpravy,
  • úspěšně vykonat písemnou část zkoušky v řádném nebo individuálně dohodnutém termínu.

Na všechny části hodnocení se vztahují stejné minimální požadavky jako při standardním absolvování předmětu. Po dohodě s garantem může student plnit také vybrané průběžné úkoly, jejichž hodnocení bude započítáno do průběžné části hodnocení předmětu.

Navazující předměty
Odkaz a informace vyučujících
Jakékoli opisování, zaznamenávání nebo vynášení testů, používání nedovolených pomůcek jakož i komunikačních prostředků nebo jiné narušování objektivity zkoušky (zápočtu) bude považováno za nesplnění podmínek k ukončení předmětu a za hrubé porušení studijních předpisů. Následkem toho uzavře vyučující zkoušku (zápočet) hodnocením v ISu známkou "F" a děkan zahájí disciplinární řízení, jehož výsledkem může být až ukončení studia.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Přednášky jsou dostupné online a ze záznamu.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024, podzim 2025.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/econ/podzim2026/BPE_ZAEK