PředmětyPředměty(verze: 953)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Výpočetní makroekonomie - JCM050
Anglický název: Computational Macroeconomics
Zajišťuje: CERGE (23-CERGE)
Fakulta: Fakulta sociálních věd
Platnost: od 2023
Semestr: letní
E-Kredity: 9
Způsob provedení zkoušky: letní s.:
Rozsah, examinace: letní s.:4/2, Zk [HT]
Počet míst: neomezen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán
povolen pro zápis po webu
Garant: prof. Ing. Michal Kejak, M.A., CSc.
Vyučující: prof. Ing. Michal Kejak, M.A., CSc.
PhDr. Mgr. Ctirad Slavík, Ph.D.
Prerekvizity : JCM002, JCM017, JCM043
Deskriptory - angličtina

The emphasis of the course is twofold: (i) to extend regression models in the context of cross-section and panel data analysis, (ii) to focus on situations where liner regression models are not appropriate and to study alternative methods. The course prepares you to discuss the estimation of causal parameters and program evaluation and to consider parameter heterogeneity in the second part of the sequence. Examples of applied work will be used throughout the course.

Poslední úprava: Kellnerová Eva, Mgr. (08.09.2022)
Literatura - angličtina

The main textbook for the class is Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, J.M. Wooldridge, MIT Press, 2002. Additional references will be provided for the various topics.

 

Poslední úprava: Kellnerová Eva, Mgr. (08.09.2022)
Požadavky ke zkoušce - angličtina

20% problem sets, 30% midterm, 50% final, both exams are open-book, open-notes

Poslední úprava: Kellnerová Eva, Mgr. (08.09.2022)
Sylabus - angličtina

I Introduction

1 Causal Parameters and Policy Analysis in Econometrics

2 Reminder and Testing Issues

 

II Panel Data Regression Analysis

3 GLS with Panel Data: SURE, RCM, REF

4 E[u|x] is not 0: FEM and Errors in Variables

5 Testing in Panel Data Analysis: Clustering, Minimum Distance

6 GMM and its Application in Panel Data

 

III Qualitative and Limited Dependent Variables

7 Qualitative response models

9.1 Panel Data Applications of Binary Choice Models, Semi-parametric Models

9.2 Multinomial Choice Models

8 Duration Analysis

9 LimDep and Sample Selection

10 Program Evaluation, Matching and Local IV

Poslední úprava: Kellnerová Eva, Mgr. (08.09.2022)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK