1. SylabUZ
2. Faculty of Mathematics, Computer Science and Econometrics
3. winter term 2020/2021
4. Informatics and Econometrics - First-cycle studies leading to Bachelor's degree
5. Econometrics

Generate PDF for this page

Econometrics - course description

Aim of the course

Zapoznanie studenta z podstawami budowy i weryfikacji statystycznej modelu ekonometrycznego.

Prerequisites

Save changes

Algebra liniowa, analiza matematyczna, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna.

Scope

Wykład/Ćwiczenia/Laboratorium

1. Pojęcie modelu ekonometrycznego. Klasyfikacja modeli ekonometrycznych.
2. Graficzna prezentacja idei metody najmniejszych kwadratów na przykładzie jednorównaniowego modelu liniowego z jedną zmienną objaśniającą.
3. Klasyczny model liniowy z wieloma zmiennymi objaśniającymi i jego postać macierzowa. Estymacja metodą najmniejszych kwadratów (MNK) wektora parametrów strukturalnych tego modelu.
4. Założenia liniowego modelu ekonometrycznego. Wartość oczekiwana i macierz kowariancji wektora losowego. Łączny rozkład zmiennej objaśnianej.
5. Własności estymatora MNK. Twierdzenia Gaussa-Markowa. Nieobciążony estymator wariancji składnika losowego.
6. Ocena dopasowania modelu liniowego do danych.
7. Estymacja przedziałowa parametrów modelu liniowego z wieloma zmiennymi objaśniającymi.
8. Weryfikacja hipotez dotyczących kombinacji liniowej parametrów modelu liniowego.
9. Metody doboru zmiennych do modelu oparte na teście t-Studenta.
10. Weryfikacja statystyczna założeń modelowych.
11. Adekwatność modelu.
12. Prognoza punktowa i przedziałowa.

Teaching methods

Część wykładu prezentowana w postaci slajdów, a część w formie tradycyjnej (przekształcenia wzorów, dowody twierdzeń oraz rozwiązywane przykłady). Na ćwiczeniach: rozwiązywanie zadań z danymi umownymi i rzeczywistymi z wykorzystaniem teorii przedstawionej na wykładzie. Na laboratorium: rozwiązywanie problemów z danymi rzeczywistymi z wykorzystaniem narzędzi teoretycznych i wybranego pakietu statystycznego.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

1. Przygotowanie studenta do zajęć weryfikuje się poprzez sprawdzenie wiedzy (pojęcia, własności, twierdzenia) niezbędnej do rozwiązania zadań. W czasie laboratorium wzrokowa weryfikacja poprawności wyboru uruchomianych procedur na wszystkich stanowiskach komputerowych. Wyrywkowe pytania kontrolne dotyczące interpretacji wyników użytych procedur.
2. Kolokwia z zadaniami o zróżnicowanym stopniu trudności.
3. Sprawdzian pisemny (w postaci testu) ze znajomości treści wykładu.

Warunkiem przystąpienia do egzaminu jest pozytywna ocena z ćwiczeń i pozytywna ocena z laboratorium. Pozytywną ocenę z ćwiczeń oraz laboratorium uzyskuje się po zdobyciu co najmniej 50% maksymalnej liczby punktów z kolokwium pisemnego. Warunkiem zaliczenia przedmiotu są pozytywne oceny z egzaminu, ćwiczeń i laboratorium. Oceną z przedmiotu jest średnia arytmetyczna oceny z ćwiczeń, oceny z laboratorium i oceny z egzaminu pisemnego.

Recommended reading

1.     B. Borkowski, H. Dudek, W. Szczesny, Ekonometria. Wybrane zagadnienia, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003.

2.     J. Dziechciarz (red.), Ekonometria. Metody, przykłady i zadania, Wydawnictwo AE, Wrocław 2003.

3.     M. Gruszczyński, T. Kuszewski, M. Pogórska, Ekonometria i badania operacyjne,  Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007.

4.     G. S. Maddala,  Ekonometria,  Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.

5.     A. Welfe, Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 1998.

6.     A. Welfe (red.), Ekonometria. Zbiór zadań, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 1997.

 

Further reading

1.     G. C. Chow, Ekonometria, PWN, Warszawa 1995.

2.     C. R. Rao, Modele liniowe statystyki matematycznej, PWN, Warszawa 1982.

Notes

Modified by dr Alina Szelecka (last modification: 24-09-2022 06:43)