PředmětyPředměty(verze: 962)
Předmět, akademický rok 2024/2025
   Přihlásit přes CAS
Ekonometrický projektový seminář - NMEK551
Anglický název: Econometric Project Seminar
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2023
Semestr: zimní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: zimní s.:0/2, Z [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: nevyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: doc. RNDr. Zdeněk Hlávka, Ph.D.
doc. RNDr. Ing. Miloš Kopa, Ph.D.
Třída: M Mgr. PMSE
M Mgr. PMSE > Povinně volitelné
Kategorizace předmětu: Matematika > Matematická ekonomie a ekonometrie
Prerekvizity : NMEK432, NMEK450
Je neslučitelnost pro: NMEK521
Je záměnnost pro: NEKN005
Výsledky anket   Termíny zkoušek   Rozvrh   Nástěnka   
Anotace -
Modelování reálných problémů ekonomické praxe. Na základě úvodního zadání vybraných aktuálních problémů se posluchači budou snažit samostatně navrhnout a rozpracovat postup řešení ve tvaru závěrečné zprávy. Omezený počet účastníků, přednostně pro posluchače Ekonometrie, kteří již mají zadanou diplomovou práci.
Poslední úprava: T_KPMS (10.05.2013)
Cíl předmětu -

Cílem předmětu je umožnit studentům získání zkušeností s týmovou prací na daném reálném problému, včetně přípravy dat, vyhotovení práce a oponentního řízení.

Poslední úprava: T_KPMS (10.05.2013)
Podmínky zakončení předmětu -

Podmínky pro udělení zápočtu: účast na kontrolních bodech, odevzdání kvalitně zpracované práce v zadaném termínu, vypracování posudku a aktivní účast na závěrečných prezentacích. Charakter zápočtu neumožňuje jeho opakování. Předmět si nelze zapsat v mimořádném studiu.

Poslední úprava: Hlávka Zdeněk, doc. RNDr., Ph.D. (19.01.2023)
Literatura -

Podle zpracovávaných projektů.

Poslední úprava: T_KPMS (29.04.2015)
Metody výuky -

Seminář: zpracování a prezentace reálného projektu, obvykle s ekonomickým zaměřením. Pro náročnější datové analýzy a zpracování velkých datových souborů lze využít i fakultní výpočetni cluster.

Poslední úprava: Hlávka Zdeněk, doc. RNDr., Ph.D. (19.01.2023)
Vstupní požadavky -

velmi dobrá znalost lineárni regrese, analýzy časových řad, ekonometrie a optimalizace

Poslední úprava: Hlávka Zdeněk, doc. RNDr., Ph.D. (25.05.2018)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK