1. SylabUZ
2. Faculty of Economics and Management
3. winter term 2022/2023
4. Economics - Second-cycle studies leading to MS degree
5. ECONOMETRICS AND ECONOMIC FORECASTING

Generate PDF for this page

ECONOMETRICS AND ECONOMIC FORECASTING - course description

Aim of the course

Nabycie przez Studenta umiejętności rozpoznawania i badania zależności między zjawiskami ekonomicznymi oraz umiejętności modelowania zjawisk społeczno–gospodarczych poprzez umiejętność zgromadzenia odpowiednich danych statystycznych, dobór zmiennych objaśniających do modelu, stworzenie modelu z użyciem odpowiednich metod, jego weryfikację i interpretację uzyskanych wyników. Student zapozna się z możliwościami stosowania modeli ekonometrycznych do opisu zjawisk ekonomicznych, jak i pozna ograniczenia ich stosowania. Ponadto student przeprowadzi proces prognostyczny poprzez umiejętność doboru odpowiedniej metody prognostycznej do postawionego problemu, tworzenie modeli prognostycznych, stawianie prognoz i ich weryfikację.

Prerequisites

Save changes

brak

Scope

1. Pojęcie modelu ekonometrycznego. Dobór zmiennych objaśniających do modelu liniowego.
2. Modelowanie ekonometryczne. Szacowanie parametrów modeli liniowych metoda najmniejszych kwadratów. Przykłady modeli ekonometrycznych opisujących zjawiska ekonomiczne.
3. Weryfikacja modeli liniowych, interpretacja uzyskanych wyników. Modele nieliniowe sprowadzalne do liniowych.
4. Badanie własności odchyleń losowych (losowość, normalność rozkładu, nieobciążoność, autokorelacja, stałość wariancji).
5. Prognozowanie ekonometryczne (model prosty, rekurencyjny, ze zmienną zero-jedynkową, ze zmienną syntetyczną).
6. Proces prognostyczny, podstawowe pojęcia związane z prognozowaniem i prognozami. Metody prognozowania na podstawie szeregów czasowych.
7. Metody prognozowania przez analogie.
8. Heurystyczne metody prognozowania gospodarczego.
9. Taksonometria, wybrane metody grupowania i porządkowania liniowego.

Teaching methods

Konstrukcja modeli ekonometrycznych i prognostycznych oraz ich weryfikacja na podstawie danych ekonomicznych rzeczywistych danych ekonomicznych pochodzących z bazy EUROSTAT, BDL GUS i z przedsiębiorstw. Wykład konwencjonalny, case study, rozwiązywanie problemów i zadań przez studentów, dyskusja.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Aktywność na zajęciach. Ocena stopnia przygotowania studentów poprzez rozwiązywanie wybranych zadań, problemów i studiów przypadku.

Kolokwium i egzamin z zadaniami o zróżnicowanym stopniu trudności, pytaniami zamkniętymi i otwartymi.

Ocena końcowa z przedmiotu jest średnią arytmetyczną oceny z laboratorium  (50%) i wykładu (50%).

Oceny (punktacja):

51%- 60% - dostateczny (3.0)

61%-70% - dostateczny plus (3.5)

71%-80% - dobry (4.0)

81%-85% - dobry plus (4.5)

86%-100% - bardzo bobry (5.0)

Recommended reading

1. Dziechciarz J., Ekonometria. Metody, przykłady, zadania, Wydawnictwo AE, Wrocław, 2003.
2. Nowak E., Zarys metod ekonometrii. Zbiór zadań, PWN, Warszawa 2006.
3. Radzikowska B. (red.), Metody prognozowania. Zbiór zadań, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław 2000.
4. Szmigiel Cz., Mercik J.. Ekonometria, Skrypty WSZiF, Wrocław 2000.

 

 Podobnie postępuj w przypadku kolejnych pozycji bibliograficznych literatury podstawowej wciskając [Enter]. Pamiętaj o kolejności: autor, tytuł, wydawnictwo, miejsce, rok wydania! Przed wciśnięciem [Enter] skasuj ukryty tekst: „Podobnie …”.

Further reading

1. Maddala G. S., Ekonometria, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2006.
2. Woolrigde J. M., Introductory Econometrics. A Modern Approach. Third Edition, Michigan State University,Thomson, South-Western 2006.

Notes

Modified by dr Paweł Szudra (last modification: 13-05-2022 16:47)