MMEDPMSM Mathematical-Statistical Methods in Economics

School of Business Administration in Karvina
Summer 2014
Extent and Intensity
0/0. 15 credit(s). Type of Completion: dzk.
Teacher(s)
prof. RNDr. Jiří Ivánek, CSc. (lecturer)
prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. (lecturer)
prof. RNDr. Josef Tošenovský, CSc. (lecturer)
Guaranteed by
prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Department of Informatics and Mathematics – School of Business Administration in Karvina
Prerequisites (in Czech)
K absolvování předmětu nejsou vyžadovány žádné podmínky a předmět může být zapsán nezávisle na jiných předmětech.
Course Enrolment Limitations
The course is also offered to the students of the fields other than those the course is directly associated with.
fields of study / plans the course is directly associated with
Course objectives (in Czech)
V návaznosti na základní předmět statistiky a operační analýzy z magisterského studia poskytnout výklad moderních matematicko-statistických metod, metod vícekriteriálního rozhodování a znalostního inženýrství. Látku prezentovat s ohledem na aplikace v ekonomické oblasti, zejména marketingu a managementu a financích. Cílem je také získání příslušných výpočetních dovedností s adekvátními softwarovými prostředky na počítači PC. Výuka se uskutečňuje ve výpočetní laboratoři vybavené moderní výpočetní technikou s příslušným programovým vybavením (Excel, SPSS, Expert Choice aj.). Pro účely studia předmětu je zpracován v systému Moodle eLearningový kurz. V průběhu studia předmětu studenti zpracují samostatně 3 zadané úkoly.
Syllabus (in Czech)
  • 1. Statistické metody analýzy ekonomických dat a řízení jakosti
    2. Ekonometrické modelování
    3. Analýza ekonomických časových řad
    4. Vícekriteriální rozhodování
    5. Metody znalostního inženýrství a data mining

    1. Statistické metody analýzy ekonomických dat a řízení jakosti
    Vícerozměrná pozorování a úpravy datové matice. Vícerozměrná analýza rozptylu (ANOVA). Základy plánování experimentů. Vícerozměrná regresní a korelační analýza. Analýza hlavních komponent. Faktorová analýza. Problémy předvýrobní etapy. Řízení kvality výrobního procesu. Hodnocení výrobního procesu.
    2. Ekonometrické modelování
    Odhad klasického lineárního regresního modelu. Speciální problémy lineárního regresního modelu (umělé proměnné, specifikační chyby, zobecněný model). Modely obsahující zpožděné proměnné. Modely diskrétní volby. Modely simultánně závislých rovnic. Případové studie s využitím PC.
    3. Analýza ekonomických časových řad
    Význam, základní přístupy a specifické problémy analýzy časových řad. Dekompozice časových řad. Box - Jenkinsova metodologie: ARIMA a SARIMA modely. Modely vícerozměrných časových řad typu VARMA. Kointegrace časových řad a modely typu Error-Correction. Řešení samostatného úkolu z analýzy časových řad pomocí modelu SARIMA s využitím SPSS.
    4. Vícekriteriální rozhodování
    Vícekriteriální metody rozhodování. Analytický hierarchický proces ? AHP. Metody rozhodování za neurčitosti a rizika. Využití programů Excel a Expert Choice při řešení úloh vícekriteriálního rozhodování. Řešení samostatného úkolu z vícekriteriálního rozhodování s využitím programu Expert Choice.
    5. Metody znalostního inženýrství a data mining
    Typické úlohy pro znalostní inženýrství a ?dolování z datových bází?. Obecná metodologie, otázky, cíle, aplikace. Expertní a znalostní systémy. Principy metod ZI a DM: neuronové sítě, indukční pravidla, asociační pravidla, seskupovací metody, statistické modely, vizualizace. Vytváření modelů, praktické aplikace.
Literature
    recommended literature
  • RAMÍK, J., PERZINA, R. Moderní metody hodnocení a rozhodování. Karviná : SU v Opavě, OPF v Karviné, 2008. ISBN 978-80-7248-497-3. info
  • IVÁNEK, Jiří, Robert KEMPNÝ and Vladimír LAŠ. Znalostní inženýrství. Karviná: Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné Slezská univerzita v Opavě, 2007. info
  • HUŠEK, R., PELIKÁN, J. Aplikovaná ekonometrie - teorie a praxe. Praha: Professional Publishing, 2003. ISBN 80-86419-29-0. info
  • FOTR, J., DĚDINA, J., HRŮZOVÁ, H. Manažerské rozhodování. Praha: Ekopress, 2003. ISBN 80-86119-69-6. info
  • RUD, O. Data mining. Praha: Computer Press, 2001. ISBN 80-7226-577-6. info
  • POLLOCK, DGS. A Handbook of Time-Series Analysis, Signal Processing and Dynamics. San Diego - London - Boston - New York: Academic, 1999. ISBN 0-12-560990-6. info
  • WISNIEWSKI, M. Kvantitativní metody pro manažéry. Praha: Grada, 1999. ISBN 0-273-62404-0. info
  • ARLT, J. Moderní metody modelování ekonomických časových řad. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 1999. ISBN 80-7169-539-4. info
  • NENADÁL, J., NOSKIEVIČOVÁ, D., PETŘÍKOVÁ, R., PLURA, J., TOŠENOV. Moderní systémy řízení jakosti. Praha: Grada, 1998. ISBN 80-7225-040-X. info
  • HUŠEK, R. Základy ekonometrické analýzy I., II.. Vysoká škola ekonomická v Praze, 1998. ISBN 80-7079-102-0. info
  • TOŠENOVSKÝ, J. Hodnocení způsobilosti výrobního procesu od A do Z. Ostrava: DTO, 1996. ISBN 80-248-0006-3. info
  • ENDERS, W. Applied Economic Time Series. New York etc.: John Wiley&Sons, 1995. ISBN 0-314-77818-7. info
  • SEGER, J., HIDLS, R. Statistické metody v tržním hospodářství. Praha: Victoria Publishing, 1995. ISBN 80-7187-058-7. info
  • BERENSON, M., LEVINE, M. Basic Business Statistics, Concepts and Applications. New Jersey: Prentice Hall, 1992. ISBN 0-13-065780-8. info
  • GURAJATI, D. Essentials of econometrics. New York: McGraw-Hill, 1992. ISBN 0-13-844143-X. info
Teaching methods
One-to-One tutorial
Skills demonstration
Assessment methods
Written exam
Language of instruction
Czech
Further comments (probably available only in Czech)
The course can also be completed outside the examination period.
Information on the extent and intensity of the course: Přednáška 40 HOD/SEM.
Teacher's information
ActivityDifficulty [h]
Ostatní studijní zátěž370
Přednáška40
Zkouška40
Summary450
The course is also listed under the following terms Summer 2013, Summer 2015, Winter 2015, Summer 2016.
  • Enrolment Statistics (Summer 2014, recent)
  • Permalink: https://is.slu.cz/course/opf/summer2014/MMEDPMSM