SylabUZ
Course name | INTRODUCTION TO ECONOMETRICS |
Course ID | 14.3-WZ-LogP-PE |
Faculty | Faculty of Economics and Management |
Field of study | Logistics |
Education profile | practical |
Level of studies | First-cycle studies leading to Engineer's degree |
Beginning semester | winter term 2022/2023 |
Semester | 6 |
ECTS credits to win | 3 |
Course type | optional |
Teaching language | polish |
Author of syllabus |
|
The class form | Hours per semester (full-time) | Hours per week (full-time) | Hours per semester (part-time) | Hours per week (part-time) | Form of assignment |
Lecture | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Exam |
Class | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Credit with grade |
Zapoznanie studenta z podstawami budowy i weryfikacji statystycznej modelu ekonometrycznego. Ukazanie możliwości i przydatności stosowania takich modeli do rozwiązywania zagadnień z obszaru zjawisk dotyczących logistyki.
Znajomość podstaw ekonomii, matematyki i statystki opisowej
W ramach prowadzonych laboratoriów: rozwiązywanie zadań i problemów z zakresu metod prezentowanych na wykładach; dobór metod do badania zjawiska lub procesu z obszaru logistyki, przygotowanie projektu w dwuosobowych grupach mającego na celu rozwiązanie przydzielonego przez nauczyciela problemu.
W ramach prowadzonych wykładów: Dane statystyczne i ich źródła. Dobór zmiennych do modelu. Zależność zmiennych . Pojęcie causality. Pojęcie modelu ekonometrycznego. Klasyfikacja modeli ekonometrycznych. Etapy budowy modelu ekonometrycznego. Regresja liniowa z jedną zmienną objaśniającą oraz klasyczny model liniowy z wieloma zmiennymi objaśniającymi. Estymacja metodą najmniejszych kwadratów (KMNK) wektora parametrów strukturalnych. Miary dopasowania modelu do danych: współczynnik determinacji i zbieżności, wariancja resztowa, współczynnik zmienności losowej, standardowy błąd szacunku parametru modelu liniowego. Istotność parametrów modelu . Możliwości wykorzystania modeli ekonometrycznych do prognozowania. Modele nieliniowe. Linearyzacja.
Wykład konwencjonalny, klasyczna metoda problemowa, dyskusja, burza mózgów, giełda pomysłów, rozwiązywanie zadań i problemów z wykorzystaniem odpowiedniego oprogramowania, praca w grupach.
Outcome description | Outcome symbols | Methods of verification | The class form |
Sprawdzanie realizowanych efektów kształcenia realizowane jest przez:
- ocenę przygotowania studenta do poszczególnych laboratoriów – krótka powtórka poprzednich zajęć w formie pytań nauczyciela
- ocenę umiejętności zdiagnozowania i prognozowania danego zjawiska lub procesu z obszaru logistyki zawartego w projekcie
- ocenę wiedzy i umiejętności wykazanych na sprawdzianie pisemnym w formie odpowiedzi na pytania zamknięte
- ocenę aktywności studenta podczas ćwiczeń.
Warunki zaliczenia dla laboratoriów: pozytywna ocena z projektu realizowanego w grupach dwuosobowych, tematy projektu są podawane studentom na drugich ćwiczeniach. Obowiązkowa obecność na laboratoriach.
Warunki zaliczenia dla wykładów: egzamin pisemny – lista pytań z zakresu tematycznego wykładów przesłana studentom z miesięcznym wyprzedzeniem, pytania testowe, test wyboru, wybór jednokrotny oraz krótkie zadania. Na zaliczenie należy uzyskać 65% poprawnych odpowiedzi w teście tj. 13 odpowiedzi poprawnych na 20 pytań. Obowiązkowa obecność na wykładach. Ocena końcowa przedmiotu stanowi średnią arytmetyczną pozytywnych ocen z poszczególnych form ćwiczeń (tj. wykładów, ćwiczeń, laboratorium, seminariów) prowadzonych w ramach przedmiotu.
Modified by dr Paweł Szudra (last modification: 24-05-2022 13:26)