Bootstrap methods in econometrics

Předložená práce se zabývá základními principy a aplikacemi bootstrapových metod v ekonometrii. V první části je čtenář seznámen se základními myšlenkami a výhodami této metody. V práci jsou představené metody reziduální, parametrický, divoký, blokový a vyhlazený bootstrap. Princip každé z nich je detailně popsán. Dále je popsána teorie bootstrapových standardních chyb a intervalů spolehlivosti. Tohle téma dále rozvíjíme v praktické části, kde implementujeme popsané postupy na reálných datech v ekonometrickém softwaru gretl. Konkrétně se věnujeme standardním chybám a intervalům spolehlivosti pro MEM (marginal effects at mean) a AME (average marginal effects) v modelu binární volby, konkrétně v probitu. Tyto výsledky získané pomocí bootstrapu nakonec porovnáváme s výsledky, kterých jsme dosáhli za použití delta metody.This bachelor's thesis deals with basic principles and applications of bootstrap methods in econometrics. In the first part, the basic ideas and advantages of this method are pointed out. There are introduced methods of residual, parametric, wild, block and smoothed bootstrap. Principle of every one of them is also described in more detail. Next the theory of standard errors and confidence intervals is discussed. This topic is developed in practical part of thesis, where described techniques are implemented on real data using econometric software Gretl. Specifically we pay attention to standard errors and confidence intervals for MEM (marginal effects at mean) and AME (average marginal effects) in binary choice model of probit. These results gained by bootstrapping will be finally compared to those, we get by using delta method.Predložená práca sa zaoberá základnými princípmi a aplikáciami bootstrapových metód v ekonometrii. V prvej časti je čitateľ zoznámený so základnými myšlienkami a výhodami tejto metódy. V práci sú predstavené metódy reziduálny, parametrický, divoký, blokový a vyhladený bootstrap. Princíp každej z nich je detailnejšie popísaný. Ďalej je popísaná teória bootstrapových štandardných chýb a intervalov spoľahlivosti. Túto tému ďalej rozvíjame v praktickej časti, kde implementujeme popísané postupy na reálnych dátach v ekonometrickom softwari Gretl. Konkrétne sa venujeme štandardným chybám a intervalom spoľahlivosti pre MEM (marginal effects at mean) a AME (average marginal effects) v modele binárnej voľby, konkrétne v probite. Tieto výsledky získané s pomocou bootstrapu nakoniec porovnávame s výsledkami dosiahnutými za použitia delta metódy