MPE_BAAN Bayesiánská analýza

Ekonomicko-správní fakulta
podzim 2014
Rozsah
2/1/0. 10 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Ing. Daniel Němec, Ph.D. (přednášející)
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. (přednášející)
Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
Garance
Ing. Daniel Němec, Ph.D.
Katedra ekonomie - Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Lydie Pravdová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie - Ekonomicko-správní fakulta
Rozvrh
Út 16:20–17:55 P303
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
MPE_BAAN/01: St 9:20–11:00 VT203, D. Němec
Předpoklady
! PMREGR Regresní analýza
základy maticové algebry; základy pravděpodobnosti a matematické statistiky, popřípadě základy lineární regrese resp. ekonometrie - možnost souběžné návštěvy kurzu BPE_ZAEK Základy ekonometrie (není však podmínkou); základní znalosti práce s Matlabem (či podobným výpočetním nástrojem) mohou být výhodou - doporučuji souběžné zapsání volitelného kurzu BPM_MATL Základy práce se systémem MATLAB (zejména v případě nulových zkušeností)
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory
Cíle předmětu
Účelem předmětu je seznámit posluchače s bayesovským přístupem ke kvantitativní analýze ekonomického systému reprezentovaným ekonometrickým modelem. V ekonomické teorii hrají bayesovské metody důležitou roli při modelování chování subjektů či systémů v podmínkách nejistoty. Ekonomičtí agenti obvykle maximalizují svou účelovou funkci na základě dostupných informací a při přísunu informací nových zlepší svá rozhodnutí na základě Bayesova pravidla. Bayesovská ekonometrie je tedy v principu založena na aplikaci několika jednoduchých zákonů pravděpodobnosti, zejména pak Bayesova pravidla, pomocí kterého jsou naše prvotní úvahy o vlastnostech ekonomického systému (reprezentované např. neznámými parametry) konfrontovány se skutečným pozorováním, abychom tak získali nový (podmíněný) pohled na jev, který nás zajímá (např. ony neznámé parametry).
V rámci předmětu tak budou objasněny postupy bayesovské kvantifikace ekonometrického modelu spočívající v odhadu parametrů modelu, v porovnání různých modelů a ve využití modelů pro ekonomickou analýzu a prognózování. Postupy budou prezentovány jak na umělých datech (pro osvojení si teoretických principů a vlastností simulačních metod, které jsou v rámci bayesovské ekonometrie využívány), tak i na reálných ekonomických systémech a datech s ukázkami praktického využití modelu jako nástroje ekonomického rozhodování.
Na konci tohoto kurzu bude student schopen:
porozumět a vysvětlit principy bayesiánské analýzy reálných dat;
vhodně formulovat a správně identifikovat (nejen) ekonometrické modely na základě stanoveného problému;
orientovat se v odborných textech využívajících bayesovský přístup k empirické analýze zvolené problematiky;
věcně interpretovat výsledky bayesovské analýzy při řešení reálných (nejen ekonomických) problémů;
být kompetentní v používání Matlabu a jiných ekonometrických balíčků.
Osnova
  • Principy a pojmy bayesovské ekonometrie.
  • Normální lineární regresní model s přirozeně konjugovanou apriorní hustotou (věrohodnostní funkce, apriorní hustota, posteriorní hustota, porovnání modelů, předpověď, Monte Carlo integrace).
  • Normální lineární regresní model s jinými apriorními hustotami (Gibbsův vzorkovač, MCMC diagnostiky, Savageho-Dickeyeho poměr hustot).
  • Nelineární regresní model (Metropolis-Hastings algoritmus, metoda Gelfanda a Deye).
  • Lineární regresní model s obecnou kovarianční maticí náhodných složek (autokorelace a heteroskedasticita náhodných složek, model zdánlivě nesouvisejících regresí).
  • Modely panelových dat (souhrnný model, modely individuálních vlivů, model náhodných koeficientů, Chibova metoda, analýza efektivity a model stochastických hranic).
  • Úvod do časových řad: Stavové modely.
  • Modely kvalitativní nebo omezené vysvětlované proměnné (jednorozměrné a multinomiální modely probit, tobit a logit).
  • Flexibilní modely (bayesovská neparametrická a semiparametrická regrese, "směšování" normálních modelů).
  • Bayesovské průměrování modelů. Další vybrané modely, metody a otázky bayesovské ekonometrie.
Literatura
    povinná literatura
  • KOOP, Gary. Bayesian econometrics. Chichester: Wiley, 2003. xi, 359. ISBN 0470845678. info
    neurčeno
  • KOOP, Gary, Dale J. POIRIER a Justin L. TOBIAS. Bayesian econometric methods. 1st ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2007. xxi, 357. ISBN 9780521855716. info
  • LANCASTER, Tony. An introduction to modern Bayesian econometrics. 1st ed. Malden: Blackwell, 2004. xiv, 401. ISBN 9781405117203. info
  • POIRIER, Dale J. Intermediate statistics and econometrics : a comparative approach. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1995. xiv, 715. ISBN 0262161494. info
  • BAUWENS, Luc, Michel LUBRANO a Jean-François RICHARD. Bayesian inference in dynamic econometric models. Oxford: Oxford University Press, 1999. xv, 350. ISBN 0198773137. info
  • GEWEKE, John. Contemporary Bayesian econometrics and statistics. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2005. xi, 300. ISBN 0471679321. info
  • ZELLNER, Arnold. An introduction to Bayesian inference in econometrics. New York: John Wiley & Sons, 1971. xv, 431. ISBN 0471169374. info
Výukové metody
přednášky, diskuse v hodině, praktická cvičení v počítačové učebně, drilování
Metody hodnocení
závěrečný (skupinový) projekt, ústní zkouška
Navazující předměty
Informace učitele
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
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět si nezapisují studenti, kteří absolvovali PMREGR.
Informace k inovaci předmětu
Předmět byl inovován v rámci projektu "Inovace studia ekonomických disciplín v souladu s požadavky znalostní ekonomiky (CZ.1.07/2.2.00/28.0227)", který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.

logo image
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019.