Markmið: Dýpka skilning nemenda á grundvallarhugtökum líkindafræði og ályktunarfræði. Sérstök áhersla lögð á þætti er snerta nútíma hagrannsóknir. Einnig verða kynnt líkindafræðileg hugtök sem nýtast nútíma fjármálafræði. Kynntar verða helstu líkindadreifnigar, slembiferli, Brown- og Poisson ferli. Eiginleikar tölfræðilegra matsaðferða, markgildishugtök, CLT, ML o.fl. Áhersla verður á að æfa nemendur í fylkjareikningi og notkun tölfræðiforrita (R & GRETL). Aðhvarfsgreining rifjuð upp og tímaraðir í hagfræði kynntar.

Æskilegar forkröfur eru grunnnámskeið í tölfræði og stærðfræði, t.d. tölfræði IA og stærðfræði I. Einnig er æskilegt að fólk taki samhliða eða hafi lokið eða taki einnig tölfræði B í viðskiptaskor eða hagrannsóknir I í hagfræðiskor.

Markhópar: Námskeiðið hentar vel þeim sem þurfa víðtæka þekkingu í umgengni við gögn og við líkanagerð, eins og BS-hagfræðinemum og nemendum á fjármálasviði viðskiptaskorar.

Kennslubók: Spanos, A: Probability Theory and Statistical Inference: Econometric Modeling with Observational Data,.
Lesefni: Kaflar 1, 2.1-2.2,  3.4-3.7, 4.1-4.7 , 5.1-5.7, 6.1-6.4, 7.1-7.2, 8.1-8.11, 9.1-9.6, 9.9, 10.1-10.2, 11.1-11.3, 11.6-11.8,  12.1-12.5, 13.1-13.5, 14.1-14.4,15

Einnig er stuðst við: Thomas, R.L. Modern Econometrics (kaflar 12-16) og
ásamt efni sem kennari dreifir.

Sett verða fyrir heimaverkefni, sem byggja á notkun tölva og lausn dæma.

Hugbúnaður: Aðgengileg reikniforrit, svo sem  töflureiknir, og einföld hagrannsóknarforrit duga. Nemendum er bent á GRETL forritið sem er hægt að hlaða niður af netinu.  Ef einhverjir vilja reyna forrit fyrir symbólíska stærðfræði er t.d. hægt að prófa YACAS.  Einni er vert að benda á R-forritið.

Námsskeiðinu lýkur með 3 tíma skriflegu prófi sem gildi 70% af lokaeinkunn á móti 30% vegna verkefna.
Athugið: Í ár verða engin leyfileg hjálpargögn í prófi.

Hliðsjónarbækur þar sem farið er dýpra í efnið en í kennslubók.

1 Feller, William. An introduction to probability theory and its applications. 1966

2 Feller, William. An introduction to probability theory and its applications. 1950

3 Lehmann, Erich Leo. Testing statistical hypotheses / E.L. Lehmann. 2nd ed. 1986

4 Lindgren, Bernard William. Statistical theory / Bernard W. Lindgren. 4th ed. 1993

5 Billingsley, Patrick, Probability and Measure, 2nd ed. 1986.

6 Poirier, D.J., Intermediate Statistics and Econometrics, 1995.

Einnig gott að líta í Johnson & Kotz um dreifingar og

Kendall's Advanced theory of statistics

Gróf kennsluáætlun

Vika 5-9.  Ályktunarfræði: Matsaðferðir, method-of-moment (MM), least-squares(LS), maximum-likelihood(ML), Bayes aðferðir.  Eiginleikar ML-aðferða.  Asymptótísk teoría, maximum-likelihood mat, Cramer-Rao ójafna.  Kenningaprófanir,uniformly- most- powerful- (UMP) próf,  Neyman-Pearson lemma.  LR-próf, Wald-próf, og LM-próf. Kaflar 10-15.

Vika 10-12:  Hagnýtingar: Val á líkani, gagnagröftur (data-mining). Ályktanafræði, mat og spár fyrir sístæðar tímaraðir og ARIMA ferli. Regression með tímaröðum ,hegðun t-gilda. Co-integration hugtakið og ECM líkanið verður kynnt.
Thomas: Kaflar 12-16.

Heimadæmi verða  hér

Punktar úr fyrirlestrum verða hér

Gömul próf og lausnir eru hér