1. SylabUZ
2. Faculty of Mathematics, Computer Science and Econometrics
3. winter term 2022/2023
4. Mathematics - Second-cycle studies leading to MS degree
5. Econometrics

Generate PDF for this page

Econometrics - course description

Aim of the course

Zapoznanie studenta z podstawowymi metodami analiz w modelach regresji liniowej. 

Prerequisites

Save changes

Od studenta wymaga się znajomości z zakresu algebry liniowej, rachunku prawdopodobieństwa oraz statystyki matematycznej.

Scope

Wykład/Ćwiczenia/Laboratorium

1. Przypomnienie definicji klasycznego modelu liniowego z wieloma zmiennymi objaśniającymi, jego postaci macierzowej i założeń modelowych. Postać estymatora uzyskanego metodą najmniejszych kwadratów wektora parametrów strukturalnych i nieobciążonego estymatora wariancji składnika losowego.
2. Uogólniony model liniowy. Równanie liniowe względem parametrów. Model wielomianowy.
3. Metody doboru zmiennych do modelu oparte na metodzie największej wiarogodności.
4. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów. Estymacja wektora parametrów strukturalnych modelu i wariancji składnika losowego.
5. Model autokorelacji rzędu pierwszego.
6. Zmienne jakościowe. Modele analizy wariancji. Uwzględnianie okresowości badanego zjawiska.

Teaching methods

Wykład konwencjonalny. Ćwiczenia na których studenci rozwiązują zadania z przygotowanej listy. Na laboratorium studenci zapoznają się z funkcjami pozwalającymi przeprowadzić odpowiednie analizy, następnie otrzymują dane do samodzielnej pracy.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Ocena z wykładu na podstawie egzaminu. Ocena z ćwiczeń wystawiona na podstawie wyników z kolokwium oraz aktywności w trakcie zajęć. Ocena z laboratorium wystawiona na podstawie sprawdzianów, pozwalających określić stopień opanowania narzędzi statystycznych oraz umiejętność poprawnego wnioskowania w oparciu o otrzymane wyniki analiz.
Na ostateczną ocenę z przedmiotu składa się ocena z ćwiczeń (35%), ocena z laboratorium (35 %) oraz ocena z egzaminu (30%). Warunkiem przystąpienia do egzaminu jest pozytywna ocena z ćwiczeń i pozytywna ocena z laboratorium. Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest uzyskanie pozytywnych ocen z ćwiczeń, laboratorium i wykładu.

Recommended reading

1. Goryl i inni, Wprowadzenie do ekonometrii, PWN, Warszawa, 2009.
2. W. Grabowski, A. Welfe, Ekonometria – zbiór zadań. PWE, Warszawa, 2010.
3. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka, WNT, Warszawa, 2001.
4. C. R. Rao, Modele liniowe statystyki matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

Further reading

1. B. Borkowski, H. Dudek, W. Szczęsny, Ekonometria – wybrane zagadnienia, PWN, Warszawa, 2004.
2. M. Dobosz, Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań, EXIT, Warszawa, 2001.
3. T. Górecki, Podstawy statystyki z przykładami w R, BTC, Legionowo, 2011.

Notes

Modified by dr Alina Szelecka (last modification: 24-09-2022 08:13)