ESF:MPE_APIS Aplikované identifikační strat - Informace o předmětu

MPE_APIS Aplikované identifikační strategie

Rozsah

2/2/0. 8 kr. Ukončení: zk.
Vyučováno kontaktně

Vyučující

Ing. Michal Kvasnička, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Štěpán Mikula, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Hana Fitzová, Ph.D. (pomocník)

Garance

doc. Ing. Štěpán Mikula, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Jarmila Šveňhová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta

Předpoklady

Praktické použití identifikačních strategií vyžaduje znalost základů ekonometrie a práce s daty.
Kurz používá otevřený software R (https://cran.r-project.org/) a IDE RStudio (https://www.rstudio.com/). Základní znalost R je nezbytnou prerekvizitou kurzu. Studenti by měli mít základní znalost datových struktur (vektor, matice, data.frame/tibble) a regresní analýzy (použití formulí a estimačních funkcí jako je lm()). Kterýkoliv z kurzů R (MPE_AVED, MPE_DAAR, MPE_DAR2 nebo MPM_VSVS) poskytne studentům dostatečné znalosti.
Základní znalost ekonometrie nebo příbuzného oboru (biostatistika, statistika) je rovněž potřebná. Studenti by mělo mít základní znalost OLS estimátoru a testování hypotéz. Jakýkoliv kurz ekonometrie by měl poskytnout dostatečné znalosti.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.

Cíle předmětu

Tento kurz seznámí studenty se statistickými technikami a výzkumnými designy, které umožňují identifikaci kauzálních efektů v empirickém výzkumu nebo při hodnocení veřejných politik. V kurzu budou v kontextu analýzy trhu práce, zdravotní péče, nebo vzdělání diskutovány různé metody. Prostřednictvím praktických seminářů se studenti v prostředí jazyka R naučí používat teoretické koncepty při analýze reálných dat.

Výstupy z učení

Po absolvování kurzu budou studenti:
rozumět významu experimentu v kauzální inferenci;
rozumět klíčovým konceptům identifikačních strategii a jejich použití;
použít identifikační strategie při analýze observačních dat;
umět formulovat a kriticky zhodnotit potřebu, možnosti a metody evaluace veřejných politik.

Osnova

• Problém hodnocení veřejných politik (selection bias)
• Kauzální inference a counterfactuals (Rubinův kauzální model)
• Náhodné přiřazení treatmentu (experimenty)
• Regresní analýza
• Instrumental variables
• Regression discontinuity design
• Difference-in-differences
• Matching

Literatura

povinná literatura
• HUNTINGTON-KLEIN, Nick. The Effect : an introduction to research design and causality. First edition. Boca Raton, FL: CRC Press/Taylor & Francis Group, 2022, xxvi, 619. ISBN 9781032127453. info

doporučená literatura
• ANGRIST, Joshua David a Jörn-Steffen PISCHKE. Mostly harmless econometrics : an empiricist's companion. Princeton: Princeton University Press, 2009, xiii, 373. ISBN 9780691120355. URL info
• CUNNINGHAM, Scott. Causal inference: The mixtape. Yale University Press, 2021. URL info
• GERTLER, Paul, Sebastian Wilde MARTINEZ, Patrick PREMAND, Laura RAWLINGS a Christel VERMEERSCH. Impact evaluation in practice. Second edition. Washington: World bank group, 2016, xxviii, 33. ISBN 9781464807794. info

Výukové metody

Obecné principy a postupy budou prezentovány na přednáškách a s pomocí případových studií. Praktické semináře pomohou studentům zvládnout praktickou aplikaci identifikačních strategií v prostředí jazyka R.

Metody hodnocení

Pravidelná aktivní účast na seminářích (30 %)
Závěrečná písemná zkouška (70 %); pro absolvování kurzu je nutné získat ze závěrečné zkoušky alespoň 60 % bodů

Hodnotící škála:
A: (88; 100]
B: (81; 88]
C: (74; 81]
D: (67; 74]
E: (60; 67]
F: [0, 60]
Kurz je možné absolvovat i během studijního pobytu v zahraničí. V takovém případě je hodnocení založeno pouze na závěrečném testu, který je možné absolvovat po návratu. Student, který vyjíždí na studijní pobyt o tom vyrozumí učitele před začátkem semestru.

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

• Statistika zápisu (nejnovější)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/predmet/econ/jaro2025/MPE_APIS