Ekonometrija

Слични документи
Microsoft Word - Izvedbeni plan - Kvantitativne metode istrazivanja final 2

NAZIV PREDMETA ISTRAŽIVANJE TRŽIŠTA Kod Godina studija 2. Nositelj/i Danijela Perkušić Malkoč Bodovna vrijednost 6 predmeta (ECTS) Suradnici Status pr

NAZIV PREDMETA UNUTARNJETRGOVINSKO POSLOVANJE I Kod Godina studija 2. Nositelj/i predmeta dr.sc. Ivana Plazibat, prof. Bodovna vrijednost 6 ECTS v.š.

PROGRAM USAVRŠAVANJA NASTAVNIKA ZA PROVEDBU KURIKULUMA FAKULTATIVNE NASTAVE ICT Znanstveni laboratorij Osijek/Split, listopad lipanj 2016.

NAZIV PREDMETA UNUTARNJETRGOVINSKO POSLOVANJE II Kod Godina studija 2. Nositelj/i predmeta dr.sc. Ivana Plazibat, prof. Bodovna vrijednost 6 ECTS v.š.

1. OPĆE INFORMACIJE 1.1. Studijski program (preddiplomski, diplomski, integrirani) 1.2. Godina studija 1.3. Naziv predmeta 1.4. Bodovna vrijednost (EC

NAZIV PREDMETA

NAZIV PREDMETA OBLIKOVANJE WEB STRANICA Kod SIT132 Godina studija 3. Bodovna vrijednost Nositelj/i predmeta Haidi Božiković, predavač 6 (ECTS) Suradni

IRL201_STAR_sylab_ 2018_19

Uvod u pedagogijska istrazivanja

RAČUNOVODSTVO

I

Microsoft Word - 4.Istraživanje zadovoljstva klijenta - PETU

I

Na temelju članka 81. Zakona o znanstvenoj djelatnosti i visokom obrazovanju te članka 19. i članka 44. stavak 5. točke 4. Statuta Visoke poslovne ško

PROGRAM USAVRŠAVANJA NASTAVNIKA ZA IZVOĐENJE NASTAVE MULTIMEDIJALNOG TIPA KORIŠTENJEM ISHODA UČENJA ICT Znanstveni laboratorij Osijek/Split, listopad

1. OPĆE INFORMACIJE 1.1. Naziv kolegija Strani jezik 2 - engleski 1.6. Semestar Nositelj kolegija Marija Miščančuk Bodovna vrijednost (E

Sveučilište u Rijeci Građevinski fakultet Naziv studija: DIPLOMSKI SVEUČILIŠNI STUDIJ Zimski semestar ak. god.: 2018./19. IZVEDBENI NASTAVNI PLAN ZA P

Primjena hipermedije u obrazovanju 1

I

Microsoft Word - okolis_ponasanje_i_zastita_zivotinja.doc

I

VELEUČILIŠTE U ŠIBENIKU IZVEDBENI PLAN NASTAVE Oznaka: PK-10 Datum: Stranica: 1 od 4 Revizija: 02 Studij: Menadžment Studijska godina: 1 Aka

PROGRAM USAVRŠAVANJA NASTAVNIKA ZA USVAJANJE ZNANJA IZRADE KURIKULUMA ICT Znanstveni laboratorij Osijek/Split, listopad lipanj 2016.

Objektno orijentirano modeliranje

Microsoft PowerPoint - PDPL FBF ZG spec 2011.ppt [Read-Only] [Compatibility Mode]

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation

SVEU ILIŠTE U MOSTARU EKONOMSKI FAKULTET STRU NI STUDIJ VITEZ SMJEROVI MARKETING I MENADŽMENT PREDMET: ISTRAŽIVANJE TRŽIŠTA ŠKOLSKA / GODI

Microsoft Word - 1.Prehrana i zdravlje ORT

Informacijski sustav organizacije

VELEUČILIŠTE U ŠIBENIKU IZVEDBENI PLAN NASTAVE Oznaka: PK-10 Datum: Stranica: 1 od 4 Revizija: 02 Studij: Menadžment Studijska godina: 1 A

No Slide Title

Microsoft PowerPoint - 1. PREDAVANJE - Uvodno

PRIS 00 Projektovanje informacionih sistema

NAZIV PREDMETA Kod Nositelj/i predmeta Suradnici Status predmeta Ciljevi predmeta Uvjeti za upis predmeta i ulazne kompetencije potrebne za predmet Oč

Šifra kolegija O / I ECTS Radno opterećenje studenta Vrsta nastave Broj grupa Broj sati VELEUČILIŠTE U ŠIBENIKU IZVEDBENI PLAN NASTAVE Oznaka: PK-10 D

Microsoft Word - 1.Prvi strani jezik Engleski B1 MOR

ОБРАЗАЦ СИЛАБУСА – С2

I

I

SPO

Naziv studija Naziv kolegija Status kolegija Godina ECTS bodovi Nastavnik vrijeme konzultacija Mjesto izvođenja nastave Oblici izvođenja nastav

Microsoft PowerPoint - PDPL FBF ZG SPEC uvodno 2013 I.ppt [Read-Only] [Compatibility Mode]

Naziv studija Dvopredmetni diplomski sveučilišni studij filozofije Naziv kolegija Moderna logika Status kolegija Obvezni Godina Prva Semestar Prvi /zi

SVEU ILIŠTE U MOSTARU EKONOMSKI FAKULTET STRU NI STUDIJ MOSTAR SMJEROVI MARKETING I MENADŽMENT PREDMET: ISTRAŽIVANJE TRŽIŠTA ŠKOLSKA / GOD

Microsoft Word - 3.Menadžment sporta u turizmu PETU

Microsoft Word - Nacrt diplomskog rada

Microsoft Word - 2.FRANCUSKI A1 MOR

Diskretna matematika Sveučilište u Rijeci ODJEL ZA INFORMATIKU Radmile Matejčić 2, Rijeka Akademska 2017./2018.godina DISKRETNA MATEMATIKA Studij: Pre

OBRAZAC 1. Vrednovanje sveucilišnih studijskih programa preddiplomskih, diplomskih i integriranih preddiplomskih i diplomskih studija te strucnih stud

PowerPoint Presentation

I

Microsoft Word - 2.Ekonomika ugostiteljskih poduzeca PETU

Osnove fizike 1

I

Информатика у здравству ПЛАН И ПРОГРАМ ПРЕДМЕТА УНИВЕРЗИТЕТ У КРАГУЈЕВЦУ МЕДИЦИНСКИ ФАКУЛТЕТ UNIVERSITY OF KRAGUJEVAC MEDICAL FACULTY ПЛАН И ПРОГРАМ З

PowerPoint Presentation

Naziv studija Integrirani prediplomski i diplomski učiteljski studij Naziv kolegija Odabrana poglavlja iz kognitivne psihologije Status kolegija Redov

GOSPODARSTVO HRVATSKE

Microsoft Word - Detaljne SMJERNICE za izradu projektnog zadatka 2016.docx

Blue Bubbles Template

I

Objektno orjentirano programiranje 2P

PowerPoint Presentation

Studij:

ОБРАЗАЦ СИЛАБУСА – С2

Veleučilište u Požegi Upute za pisanje seminarskog rada Akademska 2017./2018. godina 1

Fokusne grupe s novim studenticama diplomskog studija

Programiranje 1

Zorana Ivanković, dr

UNIVERZITET U SARAJEVU PEDAGOŠKA AKADEMIJA SARAJEVO Skenderija 72, tel/fax: , E mail: I. OPĆE ODREDBE

Sveučilište u Rijeci

DOKTORSKE STUDIJE IZ JAVNOG ZDRAVLJA 2009/2010

MENADŽMENT USLUGA_uvodno predavanje_2018

Cestovni promet (redovni i izvanredni studenti) Syllabus predmeta Statistika u prometu Akademska godina: 2018/2019. Izradila: Kristina Devčić, v.pred.

evaluacija10112

1. OPĆE INFORMACIJE 1.1. Naziv kolegija Tehnološki softwer 1.6. Semestar Nositelj kolegija mr. sc. Vladimir Križaić, dig., prof Bodovna v

Strateski marketing

Suradnja knjižničara i nastavnika u informacijskom opismenjavanju: primjer Knjižnice Filozofskog fakulteta u Osijeku Gordana Gašo, Knjižnica,

SP

PowerPoint Presentation

OSNOVE RANOKRŠĆANSKE ARHEOLOGIJE + PROSEMINAR OSNOVE RANOKRŠĆANSKE IKONOGRAFIJE Nositelj: dr. sc. Mirjana Sanader, red. prof. Izvođači: dr. sc. Mirjan

Анкета о уписаним студентима 1. Коју сте средњу школу завршили? А)гимназију Б) средњу техничку школу Ц) неку другу 2. Просечна оцена из математике у т

QS3-KOVIU-DI-R1-GM Detaljni izvedbeni plan kolegija 1. OPĆE INFORMACIJE 1.1. Naziv kolegija Gospodarska matematika Semestar I Nosi

Vrjednovanje diplomskih studija od strane studenata koji su tijekom akademske godine 2015./2016. završili studij Grafički fakultet Grafička tehnnologi

FINAL-Pravilnik o sustavu osiguravanja kvalitete - SENAT lektorirano

I

Vrjednovanje diplomskih studija od strane studenata koji su tijekom akademske godine 2015./2016. završili studij Fakultet organizacije i informatike I

Vrjednovanje diplomskih studija od strane studenata koji su tijekom akademske godine 2015./2016. završili studij Fakultet kemijskog inženjerstva i teh

Naziv kolegija Tehnologija proizvodnje i prerade brašna Kod kolegija Studijski program Ciklus Diplomski studij Prehrambeno inženjerstvo Godina Studija

Default

VELEUČILIŠTE VELIKA GORICA REZULTATI STUDENTSKE ANKETE PROVEDENE NA VELEUČILIŠTU VELIKA GORICA ZA ZIMSKI SEMESTAR AKADEMSKE 2013/2014 GODINE 1. Uvod E

Detaljni izvedbeni nastavni plan za kolegij: METODE U DNA TEHNOLOGIJAMA Akademska godina: 2018/2019 Studij: diplomski studij Istraživanje i razvoj i l

NAZIV PREDMETA INFORMATIZACIJA POSLOVANJA Kod SIT124 Godina studija 2. Nositelj/i predmeta mr.sc. Ivica Ružić, viši predavač Bodovna vrijednost (ECTS)

Naziv studija

SEN - nastava iz predmeta

Obveze i vrednovanje obaveza studenata

SVEUČILIŠTE U SPLITU

Vrjednovanje diplomskih studija od strane studenata koji su tijekom akademske godine 2015./2016. završili studij Fakultet organizacije i informatike O

Транскрипт:

3

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

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

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)

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

Polaganje kolegija 0 Pisanje i predaja projektnog zadatka 0 2 kolokvija

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

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

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)

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!!

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

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

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

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

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

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)

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

0 1. KOLOKVIJ 9. tjedan (29.11.)

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

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

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

Praznici

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

0 2. KOLOKVIJ 14. tjedan (17.1.)

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

Ispitni rok Datum Vrijeme Dvorana 29.1. 11h d1, d2 19.2. 11h d1, d2 8.5. dekanski rok 11h 12.6. 11h d1 3.7. 11h d1 29.8. 11h d1 12.9. 11h d1

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

Konzulacije 0 Srijedom 10:00 11:00 0 Srijedom 14:30 15:30 0 Prema dogovoru e-mailom

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

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%

Kontinuiran dolazak i praćenje nastavnog procesa 35

STUDENTSKI POTPISI

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: 1.10. 2015.

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

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

40

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

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

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

Literatura 0 Bahovec, V., Erjavec. N.: Uvod u ekonometrijsku analizu, Element, Zagreb, 2009. 0 Kmenta, J.: Ekonometrija, drugo izdanje. Mate, Zagreb, 1997. 0 Gujarati,D.N.: Basic Econometrics, Third Edt., McGraw-Hill, 1995. 0 Hill, R. C., Griffiths, W. E., & Lim, G. C.: Principles of econometrics (Vol. 5). Hoboken, NJ: Wiley., 2008. 0 Maddala,G.S.: Introduction to Econometrics, Third Edt., John Wiley&Sons, Ltd., 2001. 0 Wooldridge, J.: Introductory econometrics: A modern approach. Cengage Learning., 2012. 0 Belullo, A.: Uvod u ekonometriju, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, Pula, 2011. 0 Petz, B., Kolesarić, V., i Ivanec, D.: Petzova statistika: Osnovne statističke metode za nematematičare. Jastrebarsko: Naklada Slap, 2012 0 Horvat, J. i Mijoč, J.: Osnove statistike, 2. izdanje. Naklada Ljevak, Zagreb, 2014 0 Pallant, Julie. SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using SPSS. McGraw-Hill International, 2010. 0 Bilješke s predavanja

0Pitanja? 46

Prošlih generacija

Hvala na pozornosti Budite vrijedni 55

Reference nastavnih materijala 1. Horvat, J. i Mijoč, J.: Osnove statistike, 2. izdanje. Naklada Ljevak, Zagreb, 2014 2. Petz, B., Kolesarić, V., i Ivanec, D.: Petzova statistika: Osnovne statističke metode za nematematičare. Jastrebarsko: Naklada Slap, 2012 3. Pallant, Julie. SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using SPSS. McGraw-Hill International, 2010. 4. Horvat, J.: Statistika s pomoću SPSS/PC+ -a, EFO, 1995. + 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.

9. Agresti, A. i Finlay, B. 1997. 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. 2000. Primjena metodologije stručnog i znanstvenog istraživanja. Osijek: Grafika d.o.o. 11. Biljan-August, M., Pivac, S. i Štambuk, A. 2009. Statistička analiza u ekonomiji. Rijeka: Ekonomski fakultet Sveučilišta u Rijeci. 12. Bradley, N. 2007. Marketing Research Tools and Techniques. New York: Oxford University Press Inc. 13. Brown, J.D. 2001. Using Surveys in Language Programs. Cambridge, UK: Cambridge University Press. 14. Churchill, G. A. 1996. Marketing research: methodological foundations. 7., izdanje. Orlando, FL: Dryden Press. 15. Dumičić, K. i Bahovec, V. ur. 2011. Poslovna statistika. Zagreb: Element.

16. Goodyear, M. 1998. Qualitative research. U: The ESOMAR Handbook of Market and Opinion Research. 4., izdanje. ur. C. McDonald i P. Vangelder, 177-237. Amsterdam: ESOMAR. 17. Halmi A. 2003. Multivarijantna analiza u društvenim znanostima. Zagreb: Alinea. 18. Halmi, A. 2005. Strategije kvalitativnih istraživanja u primijenjenim društvenim znanostima. Jastrebarsko: Naklada Slap. 19. Horvat, J. 2011. Questionnaire. U: International Encyclopedia of Statistical Science. ur. M. Lovrić. Part 17: 1154-1156. Berlin: Springer Berlin Heidelberg. DOI: 10.1007/978-3-642-04898-2_55. 20. Horvat, J. i Mikrut, M. 2000. Computer Assisted Telephone Interviewing (CATI) and tourism. U: Tourism and hospitality management: Trends and Challenges for the future. ur. I. Holjevac i I. Avelini, 105-125. Opatija: Faculty of Tourism and Hospitality Management. 21. Horvat, J., Marijanović, G. i Mikrut, M. 2003. Measuring and Identifying Reasons for Business Start-up. U: Enterprise in Transition. ur. P. D. Filipič, 581-586. Split-Tučepi: Faculty of Economics, University of Split.

22. Nunnally, J. 1978. Psychometric methods. New York: McGraw- Hill. 23. Nunnally, J. 1979. An overview of psychological measurement. U: Clinical Diagnosis of Mental Disorders. ur. B. B. Wolman, 97-146. New York: Plenum Press. 24. Pallant, J. 2005. SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using SPSS. 2., izdanje. United Kingdom: Open University Press. 25. Petz, B. 2005. Psihologijski rječnik. Jastrebarsko: Naklada Slap. 26. Petz, B., Kolesarić, V. i Ivanec, D. 2012. Petzova statistika: Osnovne statističke metode za nematematičare. 5., izdanje. Jastrebarsko: Naklada Slap. 27. Šundalić, A. i Pavić, Ž. 2013. Uvod u metodologiju društvenih istraživanja. Osijek: Grafika d.o.o.

23. Horvat, J., Marković, S. i Kuleš, M. 2000. Tehnike prikupljanja podataka. Ekonomski vjesnik 13, br. 1-2: 97-106. 24. Kolesarić, V. i Petz, B. 1999. Statistički rječnik. Jastrebarsko: Naklada Slap. 25. Marušić, M. i Vranešević, T. 2001. Istraživanje tržišta. Zagreb: Adeco. 26. Mejovšek, M. 2003. Uvod u metode znanstvenog istraživanja u društvenim i humanističkim znanostima. Jastrebarsko: Naklada Slap. 27. Mikrut, M. 2012. 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), 86. 29. 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), 393-413.

31. Tkalac-Verčić, A., Sinčić Ćorić, D. i Pološki-Vokić, N. 2010. 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), 195-209. 33. Jeger, M., Sušanj, Z., & Mijoč, J. (2015). Entrepreneurial intention modeling using hierarchical multiple regression. Croatian Operational Research Review, 5(2), 361-373. 34. 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.