Ekonometrija

Транскрипт

1

2

3 3

4 Predmetni nastavnici 0 Izv. prof. dr. sc. Josipa Mijoč 0 jmijoc@efos.hr 0 Demonstratori: 0 Ivana Jobst 0 Lana Katavić

5 Cilj kolegija 0 Ovladavanje teorijskim spoznajama izloženim na kolegiju. 0 Osposobiti studenate za samostalno razumijevanje, postavljanje te procjenjivanje ekonometrijskih modela sa stvarnim podacima uz uporabu programske podrške. 0 Upoznavanje s nacrtom istraživanja te vrstama kvantitativnih istraživanja 0 Osvijestiti analitički način razmišljanja

6 Ishodi učenja 0 Nakon završenog kolegija student će moći: 0 Prepoznati vrstu varijabla i razinu njihova mjerenja u analizi istraživane pojave 0 Prepoznati i klasificirati teorijske osnove ekonometrijskih modela 0 Opisati i interpretirati brojčano, grafički i tekstualno izračunate statističke pokazatelje i parametre 0 Odabrati primjerenu metodologiju za istraživani problem 0 Identificirati i testirati probleme višestruke regresijske analize 0 Temeljem provedbe odgovarajućih ekonometrijskih metoda samostalno donositi zaključke o postavljenim hipotezama 0 Prezentirati rezultate istraživanja temeljene na zaključcima istraživanja 0 Savladati statističko analitički računalni program (IBM SPSS Statistics)

7 Posebnosti kolegija 0 Razumijevanje elemenata istraživačkog procesa 0 Izgradnja sposobnosti samostalnog izračunavanja i interpretacije statističkih pokazatelja i parametara pravilnim odabirom statističke metodologije 0 Savladavanje novog programa SPSS-a

8

9 Polaganje kolegija 0 Pisanje i predaja projektnog zadatka 0 2 kolokvija

10 Termini predavanja i seminara 0 Četvrtak: 0 Predavanje: 12:00 14:45 0 Seminari: 14:00 15:35 0 Dvorana 8

11 Što je ekonometrija? 0 grana ekonomske znanosti koja povezuje 0 ekonomsku teoriju 0 matematic ku ekonomiju i 0 metode statistic ke analize 0 bavi se razvijanjem i usavrs avanjem metoda 0 modela za kvantitativnu analizu gospodarske strukture 0 cilj: 0 ustanoviti zakonitosti gospodarskih procesa 0 predviđati 0 planirati 0 usmjeravati 0 privredne tijekove

12 Kada se služimo ekonometrijom? 0 kada nas zanima postoji li povezanost (koreliranost) između dviju ili vis e ekonomskih varijabli 0 ukoliko postoji 0 kojeg je smjera i jac ine 0 Za otkrivanje podaci 0 na temelju raspoloz ivih podataka utvrđujemo vezu između razlic itih ekonomskih fenomena s to nam olaks ava prognoziranje bududnosti. 0 ekonometrija je mjerenje u ekonomiji (ekono + metrija)

13

14 1. tjedan (4.10.) 0 Uvodno o kolegiju 0 Popis studenata 0 Terminski plan nastavnog procesa 0 Loomen dostupnost materijala, način praćenja nastavnog procesa 0 Test prisjećanja 0 Očekivanja 0 NEMA SEMINARSKE NASTAVE!!

15 2. tjedan (11.10.) 0 Osnovna statistička terminologija: 0 Vrste varijabli 0 Mjerenja varijabli 0 Deskriptivna statistika i standardizirano obilježje

16 3. tjedan (18.10.) 0 Uvod u SPSS 0 Kako započeti s radom u SPSS-u 0 Osnovni koraci u SPSS-u 0 Primjena SPSS programa

17 4. tjedan (25.10.) 0 Vrste podataka 0 Načini prikupljanja podataka 0 Vrste poslovnih podataka 0 Utjecaj digitalnog doba na poslovne podatke 0 Sekundarni podatci 0 Interni 0 Eksterni 0 Osnovni pojmovi teorije vjerojatnosti i inferencijalne statistika 0 procjenjivanje parametara, svojstva procjenitelja, testiranje statističkih hipoteza

18 5. tjedan (1.11.) 0 Svi Sveti 0NEMA NASTAVE

19 6. tjedan (8.11.) 0 Korelacijska analiza 0 Ekonometrijski modeli 0 Model jednostavne linearne regresije

20 7. tjedan(15.11) 0 SPSS 0 Unos/ uvoz podataka 0 Variable view 0 Radni zadatak: Prezentacija javno dostupni podaci (zadana baza - sindicirani podaci, zadana baza podaci statističkih institucija + novi podaci)

21 8. tjedan (22.11.) 0 Model višestruke linearne regresije (ocjena parametara modela, metoda najmanjih kvadrata, klasične pretpostavke. 0 Testiranje statističke značajnosti regresijskih parametara. 0 SPSS 0 Procedura: Frequencies

22 0 1. KOLOKVIJ 9. tjedan (29.11.)

23 10. tjedan (6.12.) 0 Možemo li bez teorijske podloge istraživati poslovne procese? 0 Pretraživanje baza podataka 0 Stručna podloga projektnog zadataka 0 Znanstvena podloga projektnog zadatka 0 Mjerenje prilagođenosti regresijskog modela

24 11. tjedan (13.12.) 0 Mjerenje prilagođenosti regresijskog modela 0 Koeficijent determinacije 0 Standardna pogreška regresije

25 12. tjedan (20.12.) 0 Testiranje statističke značajnosti regresijskog modela, ANOVA, F-test. 0 SPSS 0 Izgradnja modela, analiza modela i njegova interpretacija

26 Praznici

27 13. tjedan (10.1.) 0 Narušavanje pretpostavki (autokorelacija i generalizirana metoda najmanjih kvadrata (GLS), multikolinearnost, heteroskedastičnost).

28 0 2. KOLOKVIJ 14. tjedan (17.1.)

29 15. tjedan (24.1.) 0 Izlaganje prezentacija projektnog zadatka

30 Ispitni rok Datum Vrijeme Dvorana h d1, d h d1, d dekanski rok 11h h d h d h d h d1

31 Nakon završenog kolegija student će moći 1. Prepoznati teorijske osnove ekonometrijskih modela 2. Opisati i interpretirati brojčano, grafički i tekstualno izračunate statističke pokazatelje i parametre 3. Odabrati primjerenu metodologiju za istraživani problem 4. Identificirati i testirati probleme višestruke regresijske analize 5. Temeljem provedbe odgovarajućih ekonometrijskih metoda samostalno donositi zaključke o postavljenim hipotezama 6. Prezentirati rezultate istraživanja temeljene na zaključcima istraživanja

32 Konzulacije 0 Srijedom 10:00 11:00 0 Srijedom 14:30 15:30 0 Prema dogovoru om

33 Loomen 0 Carnet račun? 0 Loomen kolegij 0 Praćenje studentskih aktivnosti dokumentarij 0 Naziv kolegija: Ekonometrija 0 Lozinka: Ekonometrija2018

34 Kreiranje ocjene Element Postotak Prisutnost na nastavi 10% Zadaci na predavanjima 15% Projektni zadaci 40% Test 15% Projektni zadatak prezentacija savladavanja kolegija 15% Aktivnost 5%

35 Kontinuiran dolazak i praćenje nastavnog procesa 35

36 STUDENTSKI POTPISI

37 Potpisi 0Nastavnik mora uskratiti potpis studentu koji je izostao s vis e od 30% nastavnih sati utvrđenih ishodima Krajem siječnja Pratiti obavijesti na Moodlu ucčenja u studijskom programu te student ne može pristupiti ispitu. PRAVILNIK O STUDIJIMA I STUDIRANJU NA SVEUČ ILIS TU JOSIPA JURJA STROSSMAYERA U OSIJEKU (Datum primjene pravilnika:

38 Statistika tijekom studija 0 Do sada naučeno 0 Stečena znanja koristiti će Vam u nastavku studija i budućoj poslovnoj praksi

39 Statistika nakon studija 0 Poznavanje statistike alat koji je svima potreban 0 Ekspertiza za koju se pretpostavlja da ju poznajete

40 40

41 U prijevodu 0 Poznavanje analize podataka postaje dio vaših osnovnih vještina, ne stručnjaka i analitičara već se očekuje od svakog zaposlenika 0 Organizacije koje koriste podatke za donošenje odluka su uspješnije, a oni koji ne koriste podatke počinju zaostajati. 41

42 0 Način na koji pišete priče koristeći podatke bit će razlog zbog kojeg ćete imati manju ili veću plaću 0 Što ste umješniji u čitanju i pričanju priča to će plaća biti veća

43 Tijekom predavanja 0 LOŠA vijest za one koji ne vole statistiku 0 ne možete od nje pobjeći i nastojte ju što bolje upoznati i razumijeti 0 Prekinite predavanje kada vam nešto nije jasno. 0 uključivanjem u rasprave nauči se puno više nego pasivnim slušanjem

44 Literatura 0 Bahovec, V., Erjavec. N.: Uvod u ekonometrijsku analizu, Element, Zagreb, Kmenta, J.: Ekonometrija, drugo izdanje. Mate, Zagreb, Gujarati,D.N.: Basic Econometrics, Third Edt., McGraw-Hill, Hill, R. C., Griffiths, W. E., & Lim, G. C.: Principles of econometrics (Vol. 5). Hoboken, NJ: Wiley., Maddala,G.S.: Introduction to Econometrics, Third Edt., John Wiley&Sons, Ltd., Wooldridge, J.: Introductory econometrics: A modern approach. Cengage Learning., Belullo, A.: Uvod u ekonometriju, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, Pula, Petz, B., Kolesarić, V., i Ivanec, D.: Petzova statistika: Osnovne statističke metode za nematematičare. Jastrebarsko: Naklada Slap, Horvat, J. i Mijoč, J.: Osnove statistike, 2. izdanje. Naklada Ljevak, Zagreb, Pallant, Julie. SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using SPSS. McGraw-Hill International, Bilješke s predavanja

45

46 0Pitanja? 46

47 Prošlih generacija

48

49

50

51

52

53

54

55 Hvala na pozornosti Budite vrijedni 55

56 Reference nastavnih materijala 1. Horvat, J. i Mijoč, J.: Osnove statistike, 2. izdanje. Naklada Ljevak, Zagreb, Petz, B., Kolesarić, V., i Ivanec, D.: Petzova statistika: Osnovne statističke metode za nematematičare. Jastrebarsko: Naklada Slap, Pallant, Julie. SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using SPSS. McGraw-Hill International, Horvat, J.: Statistika s pomoću SPSS/PC+ -a, EFO, analiza vremenskih nizova 5. Vranešević, T. (2014) Tržišna istraživanja u poslovnom upravljanju. Zagreb: Accent. 6. Bearden, W., Netemeyer, R. and Haws, K. (2011.) Multi-Item Measures for Marketing and Consumer Behavior Research. SAGE Publications, Inc 7. Hair, J. F. J., Wolfinbarger, M., Money, A. H., Samouel, P., & Page, M. J. (2011). Essentials of business research methods: ME Sharpe Inc. 8. Wonnacott, T. H. and Wonnacott, R. J.: Introductory Statistics for Business and Economics. New York, Wiley, 1999.

57 9. Agresti, A. i Finlay, B Statistical Methods for the Social Science. 3., izdanje. New Jersey: Prentice Hall. 10. Baban, Lj., Ivić, K., Jelinić, S., Lamza-Maronić, M. i Šundalić, A Primjena metodologije stručnog i znanstvenog istraživanja. Osijek: Grafika d.o.o. 11. Biljan-August, M., Pivac, S. i Štambuk, A Statistička analiza u ekonomiji. Rijeka: Ekonomski fakultet Sveučilišta u Rijeci. 12. Bradley, N Marketing Research Tools and Techniques. New York: Oxford University Press Inc. 13. Brown, J.D Using Surveys in Language Programs. Cambridge, UK: Cambridge University Press. 14. Churchill, G. A Marketing research: methodological foundations. 7., izdanje. Orlando, FL: Dryden Press. 15. Dumičić, K. i Bahovec, V. ur Poslovna statistika. Zagreb: Element.

58 16. Goodyear, M Qualitative research. U: The ESOMAR Handbook of Market and Opinion Research. 4., izdanje. ur. C. McDonald i P. Vangelder, Amsterdam: ESOMAR. 17. Halmi A Multivarijantna analiza u društvenim znanostima. Zagreb: Alinea. 18. Halmi, A Strategije kvalitativnih istraživanja u primijenjenim društvenim znanostima. Jastrebarsko: Naklada Slap. 19. Horvat, J Questionnaire. U: International Encyclopedia of Statistical Science. ur. M. Lovrić. Part 17: Berlin: Springer Berlin Heidelberg. DOI: / _ Horvat, J. i Mikrut, M Computer Assisted Telephone Interviewing (CATI) and tourism. U: Tourism and hospitality management: Trends and Challenges for the future. ur. I. Holjevac i I. Avelini, Opatija: Faculty of Tourism and Hospitality Management. 21. Horvat, J., Marijanović, G. i Mikrut, M Measuring and Identifying Reasons for Business Start-up. U: Enterprise in Transition. ur. P. D. Filipič, Split-Tučepi: Faculty of Economics, University of Split.

59 22. Nunnally, J Psychometric methods. New York: McGraw- Hill. 23. Nunnally, J An overview of psychological measurement. U: Clinical Diagnosis of Mental Disorders. ur. B. B. Wolman, New York: Plenum Press. 24. Pallant, J SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using SPSS. 2., izdanje. United Kingdom: Open University Press. 25. Petz, B Psihologijski rječnik. Jastrebarsko: Naklada Slap. 26. Petz, B., Kolesarić, V. i Ivanec, D Petzova statistika: Osnovne statističke metode za nematematičare. 5., izdanje. Jastrebarsko: Naklada Slap. 27. Šundalić, A. i Pavić, Ž Uvod u metodologiju društvenih istraživanja. Osijek: Grafika d.o.o.

60 23. Horvat, J., Marković, S. i Kuleš, M Tehnike prikupljanja podataka. Ekonomski vjesnik 13, br. 1-2: Kolesarić, V. i Petz, B Statistički rječnik. Jastrebarsko: Naklada Slap. 25. Marušić, M. i Vranešević, T Istraživanje tržišta. Zagreb: Adeco. 26. Mejovšek, M Uvod u metode znanstvenog istraživanja u društvenim i humanističkim znanostima. Jastrebarsko: Naklada Slap. 27. Mikrut, M Vještine poslovnog savjetovanja u procesu pretvaranja rezultata istraživanja u znanje. Doktorski rad. Osijek: Ekonomski fakultet u Osijeku. 28. Markovic, S. (2006). Expected service quality measurement in tourism higher education. Nase Gospodarstvo: NG, 52(1/2), Mijoč, J., Pekanov Starčević, D., & Mijoč, I. (2014). Investigation of the relationship between contemporary cost management methods and improvement in financial performance. Ekonomska istraživanja, 27(1),

61 31. Tkalac-Verčić, A., Sinčić Ćorić, D. i Pološki-Vokić, N Priručnik za metodologiju istraživačkog rada. Zagreb: MEP d.o.o. 32. Markovic, S., & Raspor, S. (2010). Measuring perceived service quality using SERVQUAL: a case study of the Croatian hotel industry. Management, 5(3), Jeger, M., Sušanj, Z., & Mijoč, J. (2015). Entrepreneurial intention modeling using hierarchical multiple regression. Croatian Operational Research Review, 5(2), Mijoč, J., Horvat, J., & Zrnić, A. (2016, January). Popularization symposia as a new organizational platform for major events The case of Creative treasury. In 5th International Scientific Symposium ECONOMY OF EASTERN CROATIA-VISION AND GROWTH.