Cvičenia z ekonometrie







Homepage
Teaching



Beáta Stehlíková
Department of Applied Mathematics and Statistics
Faculty of Mathematics, Physics and Informatics
Comenius University
Bratislava
Slovak Republic












Cvičenia z ekonometrie
(3mef1, 3mef2  3mb- LS 2004/2005)



  Meno Dú1 Dú2 Dú3 Dú4/1,2 Dú4/3 Dú5 Dú6 Dú7 Dú8 Dú9 Dú9-prémia Dú10    Písomka 1 Písomka 2
1 Bakošová Katarína 23 20 20 9 8 20 21 20 21201019  10 12,5
2Barkoci Ladislav 23 20 20 11 8 20 2120 2120-20  9,5 13
3Barlák Ján 23 20 20 6,58 20 21 17 20201018  7.56,5
4Bátorová Ivana 23 20 20 8 8 20 2120 21181020 1012,5
5Beláková Marianna 12,5 10 17,5 10 8 20 12 14 2019-19 74
6Boháčková Emília 23 20 20 12 8 20 2120 21201020 8,513
7Bokes Tomáš 22 20 20 12 8 20 2020 20 201020 1112,5
8Bruncková Monika 22,5 20 20 12 8 20 2118 2120-20 911,5
9Cichý Peter 22 20 20 9 820 21 16 20 18--  6 
10Čech Miroslav 22,5 - 20 - 4 20 0 - -20-- 43,5
11Čintalová Zuzana 22 20 20 7 820 18 20 20 171020 810
12Fašung Andrej 22,5 13 20 9 4 20 0 8 20208- 53,5
13Fitala Imrich 22,5 13 20 9 4 20 0 8 2020-- 3,53,5
14Foríšeková Daniela 22 20 20 128 18 19 14 2120818  711,5
15Györiová Zuzana                           
16Hajdúch Matúš                          
17Hanáček Michal                          
18Handlovič Martin 23 20 20 9 8 18 21 13 21 19818 7 9,5
19Hasonová Zuzana 23 20 15 10 8 20 18 14 2020821 7,5 12,5
20Jakubovská Zdenka 12,5 20 20 6 4 20 21 7 1017-19 4,5 7
21Kačmár Jaroslav 23 20 15 12 820 21 16 2020819 4,5 9,5
22Klacso Ján 12,5 20 17,5 10 820 17 14 2020-21 7 10
23Kosírová Ivana 22,5 20 20 9 8 20 21 17 2020-20 7 10,5
24Kucsera Dénes 12,5 20 17,5 10 8 20 17 14 2020-20 5,5 4
25Leško Tomáš 21,5 20 20 10820 21 20 21201020  8,5 13
26Makovec Dušan - - - - 8 20 12- 20 19- 19 2,5 
27Mračnová Andrea 22 20 20 12 820 21 18 21201018 67
28Mrázek Martin 23 - 20 8 4 20 15 12 2020-17  7,50
29Némethová Lenka 22 20 20 9 8 20 2120 2120819 78,5
30Pániková Lucia 23 20 15 10 8 20 1814 2020820 712,5
31Plachá Tatiana 23 20 20 11 8 20 2120 2120-20 8,513
32Prikler Michal 12,5 20 20 9 4 20 177 100-- 5,5 
33Savov Borislav - 20 20 10 4 20 2014 1520-19  4
34Sláviková Veronika 23 20 15 8 8 20 21 20 2020819 610
35Šedivá Ľubomíra 23 20 20 6,5 8 20 21 20 2020-19 79
36Štalmach Matej 21 20 20 12 8 20 21 20 20201021 810,5
37Takáčová Denisa 12,5 20 20 7 8 20 217 2017-19 5,57,5
38Toman Eduard 18 20 - 9 4 20 1512 2020-19 7 
39Vandák Marek 21 13 15 10 8 20 23 16 2020819 59
40Vítek Mário 22,5 13 20 12 4 20 08 20208- 53,5
41Zahorec Natalia 23 20 20 9 8 20 21 20 20201019 8,510
42Zvonár Róbert 23 20 17,5 9 8 20 2116 2020820  86

Poznámky k hodnoteniu:
Ak chcete vidieť svoju úlohu alebo máte otázky k jej hodnoteniu, príďte po druhom cvičení o 16.30. Môžeme sa dohodnúť aj na inom čase.

Písomka 2

  • Častou chybou bolo, že ste v modeli Y = α + βx + ε použili na odhad parametra β výraz $\frac{\sum_{i=1}^n(y_i-\bar{y})^2}{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}r^2$. Táto hodnota sa však rovná druhej mocnine odhadu bety.

DÚ 1
  • Zle odpísané príklady - výrazy, ktoré majú byť v čitateli, sú v menovatelia naopak, resp. v priebehu výpočtu sa presúvajú z čitateľa do menovateľa, zamenené indexy atď. sú za 0 bodov. Aj pri prepisovaní vlastných výpočtov sa môže vyskytnúť chyba, ale nie "riešenie" v troch krokoch, z ktorých dva alebo všetky tri sú nesprávne.
  • Za každú úplne správnu odpoveď v príklade 2 sú 2 body.
  • Tvrdenie "matica je kladne definitná práve vtedy, keď má kladný determinant" neplatí, napríklad diagonálna matica, ktorá má na diagonále prvky -1, -1, 1 má kladný determinant, ale nie je kladne definitná. Za riešenie príkladu 2(e), v ktorom ste toto tvrdili, ale nesprávnu implikáciu nepoužili, bol 1 bod.
  • K nepravdivým tvrdeniam v príklade 2 bolo treba uviesť kontrapríklad. Za odpoveď so zdôvodnením, ale bez kontrapríkladu bolo 1,5 bodu.

DÚ 2
  • Hodnotenie prvého príkladu: nevychýlenosť odhadu - 3 body, výpočet variancie - 4 body, porovnanie s MNŠ odhadom - 3 body.

DÚ 3
  • Odhady parametrov - 10 bodov
  • R2, upravené R2, Akaikeho a Schwarzovo kritérium - 10 bodov

DÚ 7
  • Prvý príklad: 2 body za každú hypotézu. Riešenie musí byť úplne správne - správna hodnota štatistiky, správna P hodnota, resp. kritická hodnota a správne rozhodnutie.
  • Štatistika (ESS/(k-1))/(RSS/(n-k)) testuje hypotézu, že regresia nie je signifikantná. V modeli s regresnou priamkou a+bX je to hypotéza b=0.

DÚ 9
  • Prvé číslo v stĺpci v súbore s dátami na odhad parametrov je jeho poradové číslo - bolo to napísané v zadaní.

DÚ 9 - prémia
  • Ak chceme vygenerovať normálne rozdelenú náhodnú premennú s nulovou strednou hodnotou a varianciou s2, dostaneme ju ako s.randn, nie s2.randn. Je to tak preto, lebo variancia náhodnej premennej aX je a2.Var(X)
  • Funkcia normrnd má ako jeden z parametrov štandardnú odchýlku s, nie varianciu s2.

DÚ 10
  • V lineárnej regresii si treba všimnúť, či sa indexy parametrov začínajú od nuly alebo od jednotky a podľa toho určiť počet parametrov a stupne voľnosti štatistík.
  • Pri náhodnom výbere z alternatívneho rozdelenia je pravdepodobnosť toho, že X1=x1, ..., Xn=xn rovná pk(1-p)n-k, kde k je počet tých xi, ktoré sa rovnajú jednej.
  • Pod tabuľkou k Durbin-Watsonovmu testu je vysvetlené, čo označuje k - "k is the number of regressors excluding the constant"