Cilji in kompetence
• Usposobiti študente za samostojno znanstveno-raziskovalno delo
• Seznaniti študente s panelnimi modeli
• Študenti se naučijo samostojno
o opredeliti problem oz. nalogo
o uporabiti ustrezni pristop oz. model za konkretne ekonomske podatke s pomočjo statistične programske opreme
o interpretirati rezultate
o raziskovati kompleksne situacije in procese z metodami panelne analize
o razvijati metodologijo in inovativno uporabo panelnih metod
• Študenti razvijejo kompetence analize in sinteze v okviru samostojnega raziskovalnega dela ter kompetence vrednotenje raziskovalnega dela drugih raziskovalcev.
Vsebina
1. Ponovitev in uvod
• Osnove multiple regresije
• Testiranje predpostavk
• Osnovi pojmi iz časovnih vrst
2. Modeli panelnih podatkov
• Uvod in osnovni pojmi
• Primeri uporabe
3. Panelni modeli s stalnimi (oz. fiksnimi) učinki
• LSDV cenilka
• »Within« transformacija ter cenilka
• Fiksni časovni učinki
4. Panelni modeli s spremenljivimi učinki
• Posplošena metoda najmanjših kvadratov
• EGLS cenilka
• Hausmanov test
5. Primeri aplikacij v ekonomskih in poslovnih vedah
6. Dodatna znanja
• Posplošena metoda momentov
• Dinamični panelni modeli
• Panelni testi enotskega korena
Metode poučevanja in učenja
Predavanja
Obravnava študijskih primerov
Aktivno individualno ali skupinsko delo
Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje
Znanje in razumevanje
• Baza znanja: sistematično razumevanje obsežnega področja oz. znanja. Lahko uporablja teoretično/raziskovalno znanje na čelu stroke ter upošteva standarde objav v recenziranih revijah.
• Metodološko znanje: poseduje celovito razumevanje tehnik oz. metodoloških pristopov, ki se uporabljajo v ustreznih disciplinah.
Kognitivne/Intelektualne veščine
• Analiza: s kritično miselnostjo lahko izvaja analize, upravlja kompleksne naloge, nepopolne podatke ali nasprotja na področju znanja.
• Sinteza: lahko sintetizira nove pristope (na način, ki pripomore k razvoju metodologije) ali razumevanje v dani disciplini ali praksi.
• Ocena: poseduje raven konceptualnega razumevanja in kritične miselnosti, ki omogoča neodvisno oceno raziskav ter metodologij. Lahko utemeljuje alternativne pristope.
• Uporaba: lahko deluje neodvisno in izvirno pri reševanju problemov, zmožen je vodenja pri načrtovanju in izvajanju nalog na strokovni ravni.
Predvideni študijski rezultati - Prenosljive/ključne spretnosti in drugi atributi
Ključne/prenosljive veščine in spretnosti
• Reševanje problemov: lahko samostojno nadaljuje strokovne študije ter zna strokovno delovati znotraj discipline ter tudi izven.
Praktične veščine
• Uporaba znanja: lahko deluje v kompleksnih ter nepredvidljivih / specializiranih okoljih. Poseduje pregled vprašanj oz. področij, ki urejajo dobro prakso.
Temeljni literatura in viri
Osnovna literatura (Compulsory textbooks):
1. Verbeek, M. (2008). Modern Econometrics. New York: John Wiley & Sons.
2. Pfajfar, L. (2022). Osnovna ekonometrija. Ljubljana: Ekonomska fakulteta.
Izbrani izvirni znanstveni članki iz nekaterih revij na področju metod panelne analize ter aplikacij (Selected research articles in the journals for methods for panel analysis and their applications).
Dodatna literatura (Additional textbook):
3. Roodman, D. (2009). How to Do xtabond2: An Introduction to “Difference” and “System” GMM in Stata. Stata Journal, 9 (1), 86-136.
4. Greene, W.H. (2003). Econometric Analysis. New Jersey: Prentice Hall.
Podrobnosti o izvedbi in ocenjevanju Seminarska naloga 60 %
Ustni izpit 40 %
Študent opravi izpit, ko je vsak del preverjanja znanja in izdelkov pozitiven.
