Õppeaine põhieesmärk on anda üliõpilastele põhiteadmised erinevatest ökonomeetrilistest mudelitest ja modelleerimise metoodikast ning ökonomeetrilise modelleerimise praktilisi kogemusi.

The main objective of this course is to give students the overview about different econometric models, modelling methodology and practical experience.

Üliõpilane:
- oskab erinevate andmetüüpide korral valida sobivat ökonomeetrilist mudelit;
- hindab mudeli parameetreid ja testib mudelit, kasutades selleks sobivat tarkvara;
- interpreteerib ökonomeetrilise analüüsi tulemusi ja teeb õigeid järeldusi.

After completing the course the student:
- is able to formulate econometric models based on different data sets;
- estimates model parameters and runs tests, using the appropriate software;
- interprets outcomes of econometric analyses and draws the right conclusions.

Ökonomeetria mõiste ja ülesanded. Ökonomeetrilise mudeli olemus. Ökonomeetrilise modelleerimise etapid. Hinnangud ja nende omadused. Hüpoteeside testimine. Kovariatsioon ja korrelatsioon. Lihtne lineaarne regressioonmudel. Harilik vähimruutude meetod ja selle kasutamise eeldused. Mudeli parameetrite tõlgendamine. Parameetrite statistilise olulisuse testimine. Determinatsioonikordaja. Mudeli korrektne esitamine. Lineariseeritavad mudelid. Mitmene lineaarne regressioonmudel. F-test ja mudeli statistilise olulisuse testimine. Vähimruutude meetodi eelduste kontrollimine: heteroskedastiivsus, juhuslike liikmete autokorrelatsioon ja normaaljaotus. Multikollineaarsus. Fiktiivsed tunnused. . Parameetrite stabiilsus. Mudeli spetsifikatsioonivead. Sammregressioon. Aegread. Juhuslikud protsessid. Statsionaarsus. Autokorrelatsioon. ARIMA mudelid. Box-Jenkinsi metoodika. Prognoosimine ja prognooside hindamine. Mittestatsionaarsed aegread. Näiv regressioon. Ühikjuure protsess. Ühikjuure testid. Paneelandmed. Kasutatakse vabavara Gretl. Tutvutakse ka professionaalse statistika tarkvaraga Stata.

Econometrics: definition and aims. The structure of an econometric model. Estimation process. Properties of estimators. Hypothesis testing. Covariation and correlation. Simple linear regression model. Ordinary least squares and assumptions of OLS. Interpretation of model parameters. Standard errors and confidence intervals. Statistical significance of parameters. Coefficient of determination. Linearisation of nonlinear models. Multiple linear regression. F-test and statistical significance of model. Heteroskedasticity, autocorrelation and normality of residuals. Multicollinearity. Dummy variables. Stability of parameters. Specification errors. Stepwise regression. Time series. Random processes. Stationarity. Autocorrelation. ARIMA models. Box-Jenkins methodology. Forecasting and comparing forecasts. Non-stationary time series. Spurious regression. Unit root process and unit root tests. Free software Gretl is used. The statistical software Stata is also introduced.

-

-

-

-

Kohustuslik: Gujarati, D. Basic Econometrics. McGraw-Hill Book Company. New York. Lisa: 1. Vainu, J. Ökonomeetria. Lihtsad mudelid. Külim, Tallinn, 2006, 174 lk. 2. Paas, T. Sissejuhatus ökonomeetriasse. Tartu, 1995. 3. Listra, E. Ökonomeetria: aegread. 4. Jeffrey M. Wooldridge, J. M. Introductory Econometrics: A Modern Approach.

Ako Sauga, dotsent (ME - majandusanalüüsi ja rahanduse instituut)