SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Analiza modeli ekonometrycznych |
Kod przedmiotu | 11.9-WK-IDP-AME-W-S14_pNadGenB45W8 |
Wydział | Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii |
Kierunek | Inżynieria danych |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | pierwszego stopnia z tyt. inżyniera |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2019/2020 |
Semestr | 5 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 5 |
Występuje w specjalnościach | Modelowanie i analiza danych |
Typ przedmiotu | obieralny |
Język nauczania | polski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Laboratorium | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi modelami ekonometrycznymi, metodami szacowania parametrów modeli oraz prognozowania. Modele ekonometryczne pozwalają na opisywanie (funkcyjne) zależności między zmiennymi i są powszechnie stosowane we wszystkich dziedzinach. Po ukończeniu kursu student powinien być przygotowany do samodzielnej pracy w zakresie modelowania ekonometrycznego, począwszy od poprawnego zdefiniowania modelu, następnie estymacji parametrów, testowania, prognozowania i skończywszy na przygotowaniu czytelnego raportu zgodnie z wymaganiami zleceniodawcy. Ponadto powinien być przygotowany do umiejętnego posługiwania się odpowiednim programem wspomagającym analizy.
Student powinien zaliczyć przedmioty: Analiza danych statystycznych.
Wykład/laboratorium:
1. Prezentacja metod tworzenia modeli ekonometrycznych, estymacji parametrów w modelach oraz ich testowanie. Student zapozna się z:
regresją liniową, regresją nieliniową,
szeregami czasowymi, prognozowaniem.
2. Wykorzystanie wybranego pakietu statystycznego do obliczeń ekonometrycznych.
Wykład tradycyjny, dostępny w formie elektronicznej. Laboratoria, w ramach których studenci wykonują analizy ekonometryczne dla wybranych modeli przy wykorzystaniu programu komputerowego.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Udział w zajęciach jest obowiązkowy.
Kolokwia (laboratorium) z zadaniami o zróżnicowanym stopniu trudności, pozwalającymi na ocenę, czy student osiągnął efekty kształcenia w stopniu minimalnym. Wykład kończy się egzaminem w postaci testu.
Na ocenę z przedmiotu składa się ocena z laboratorium (70%) oraz ocena z wykładu (30%). Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest pozytywna ocena z laboratorium i wykładu.
1. A. D. Aczel, Statystyka w zarządzaniu, PWN, Warszawa, 2000.
2. J.J. Faraway, Practical Regression and Anova using R, 2002, 2012, http://www.R-project.org.
3. T. Górecki, Podstawy statystyki z przykładami w R, BTC, Legionowo, 2011.
4. G.C. Chow, Ekonometria, PWN, Warszawa, 1995.
5. K. Jajuga (red.), Ekonometria - Metody i Analiza Problemów EKonomicznych, AE, Wrocław, 1999.
1. B. Borskowski, H. Dudek, W. Szczesny, Ekonometria – wybrane zagadnienia, PWN, W-wa, 2004.
2. G.V. Farnsworth, Ekonometrics in R, 2008, 2012, http://www.R-project.org.
3. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, WNT, Warszawa, 2001.
Zmodyfikowane przez dr Robert Dylewski, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 19-09-2019 11:20)