ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 0001/0001 / Wydział Ekonomiczny / Ekonomia 28.09.2023 transfer (S2) / Rachunkowość i finanse w jednostkach gospodarczych / Sylabus przedmiotu

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia 28.09.2023 transfer (S2)
specjalność: Rachunkowość i finanse w jednostkach gospodarczych

Sylabus przedmiotu Algorytmy prognostyczne:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Ekonomia 28.09.2023 transfer
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	charakterystyki PRK
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Algorytmy prognostyczne
Specjalność	Analityka gospodarcza
Jednostka prowadząca	Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii
Nauczyciel odpowiedzialny	Maciej Oesterreich <Maciej.Oesterreich@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	4,0	ECTS (formy)	4,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	20	2,0	0,50	egzamin
laboratoria	L	3	35	2,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Wymagania w zakresie wiedzy: znajomość zagadnień związanych z wnioskowaniem statystycznym, ekonometrią, prognozowaniem oraz zagadnień ekonomicznych.
W-2	Wymagania w zakresie umiejętności: student potrafi budować, weryfikować oraz interpretować modele ekonometryczne, stosować je w procesie prognozowania, zna podstawowe miary dokładności prognoz, potrafi posługiwać się arkuszem kalkulacyjnym Excel oraz wybranymi pakietami statystycznymi.
W-3	Wymagania w zakresie kompetencji: student potrafi pracować w grupie, samodzielnie opracowywać informacje na wskazany temat oraz formułować wnioski.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Nabycie wiedzy w zakresie wykorzystania zaawansowanych metod prognozowania ekonometrycznego oraz warunków ich stosowalności.
C-2	Nabycie umiejętności w zakresie zastosowania wybranych zaawansowanych pakietów statystycznych w prognozowaniu ekonometrycznym.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Statystyczna eksploracja danych w prognozowaniu.	4
T-L-2	Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.	6
T-L-3	Modele wyrównywania wykładniczego.	4
T-L-4	Kolokwium 1.	2
T-L-5	Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.	9
T-L-6	Prognozowanie brakujących danych.	4
T-L-7	Prognozy kombinowane.	4
T-L-8	Kolokwium 2.	2
		35
wykłady
T-W-1	Prognozowanie a eksploracja danych statystycznych.	2
T-W-2	Pozostałe metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego: modele ze zmiennymi harmonicznymi, modele okresów jednoimiennych, modele hierarchiczne.	4
T-W-3	Metody proste, naiwne oraz numeryczne w prognozowaniu.	2
T-W-4	Modele wyrównywania wykładniczego.	4
T-W-5	Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.	4
T-W-6	Prognozowanie brakujących danych.	2
T-W-7	Prognozy kombinowane.	2
		20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	35
A-L-2	Przygotowanie się do laboratoriów.	5
A-L-3	Studiowanie literatury.	5
A-L-4	Przygotowanie do kolokwiów zaliczeniowych.	5
		50
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	20
A-W-2	Studiowanie literatury.	15
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu.	13
A-W-4	Egzamin	2
		50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami.
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz wybranych programów komputerowych (Statistica).

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Egzamin w formie testu.
S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie z laboratoriów w formie pisemnych kolokwiów sprawdzających praktyczne umiejętności nabyte przez studenta.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
E_2A_D1/3.1_W01 Student zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.	E_2A_W06, E_2A_W03, E_2A_W01	—	C-1	T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-3, T-W-6, T-W-7, T-W-2	M-1	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
E_2A_D1/3.1_U01 Student potrafi wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.	E_2A_U02, E_2A_U04, E_2A_U01	—	C-2	T-L-5, T-L-1, T-L-7, T-L-2, T-L-6, T-L-3	M-2	S-2
E_2A_D1/3.1_U02 Student potrafi wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.	E_2A_U02, E_2A_U04, E_2A_U01	—	C-2	T-L-1, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-2	M-2	S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
E_2A_D1/3.1_K01 Student jest gotów do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym prognozowaniem zjawisk ekonomicznych.	E_2A_K01	—	C-2, C-1	T-W-6, T-W-2, T-L-7, T-W-5, T-W-7, T-L-3, T-W-1, T-L-6, T-W-3, T-L-2, T-L-1, T-L-5, T-W-4	M-1, M-2	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
E_2A_D1/3.1_W01 Student zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.	2,0	Student nie zna teoretycznych podstaw stosowalności wybranych metod prognozowania.
	3,0	Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
	3,5	Student w stopniu bardziej niż dostatecznym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
	4,0	Student w stopniu dobrym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
	4,5	Student w stopniu bardziej niż dobrym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
	5,0	Student w bardzo dobrym stopniu zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
E_2A_D1/3.1_U01 Student potrafi wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.	2,0	Student nie potrafi wykorzystać nabytych podstaw teoretycznych wybranych metod prognozowania w praktyce.
	3,0	Student potrafi w stopniu dostatecznym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
	3,5	Student potrafi w stopniu bardziej niż dostatecznym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
	4,0	Student potrafi w stopniu dobrym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
	4,5	Student potrafi w stopniu bardziej niż dobrym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
	5,0	Student potrafi w stopniu bardzo dobrym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
E_2A_D1/3.1_U02 Student potrafi wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.	2,0	Student nie potrafi wykorzystać wybranych pakietów statystycznych do budowy prognoz.
	3,0	Student potrafi w stopniu dostatecznym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz
	3,5	Student potrafi w stopniu bardziej niż dostatecznym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
	4,0	Student potrafi w stopniu dobrym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
	4,5	Student potrafi w stopniu bardziej niż dobrym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
	5,0	Student potrafi w stopniu bardzo dobrym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
E_2A_D1/3.1_K01 Student jest gotów do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym prognozowaniem zjawisk ekonomicznych.	2,0	Student nie jest gotowy do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
	3,0	Student jest gotowy w stopniu dostatecznym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
	3,5	Student jest gotowy w stopniu bardziej niż dostatecznym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
	4,0	Student jest gotowy w stopniu dobrym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
	4,5	Student jest gotowy w stopniu bardziej niż dobrym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
	5,0	Student jest gotowy w stopniu bardzo dobrym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.

Literatura podstawowa

Cieślak, M. (red)., Prognozowanie gospodarcze : metody i zastosowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2012
Dittmann, P., Prognozowanie w przedsiębiorstwie: metody i ich zastosowanie, Wolters Kluwer, Kraków, 2006
Maddala, G.S., Ekonometria, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2008
Zawadzki, J. (red.), Zastosowanie hierarchicznych modeli szeregów czasowych w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych z wahaniami sezonowymi, Wydaw. Akademii Rolniczej w Szczecinie, Szczecin, 2003
Zawadzki, J., Modelowanie predyktywne i prognozowanie zjawisk w skali mikroekonomicznej, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin, 1996
Zeliaś, A., Pawełek, B., Wanat, S., Prognozowanie ekonomiczne: teoria, przykłady, zadania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2008

Literatura dodatkowa

Box, G.E.P., Jenkins, G., M., Reinsel, G.C., Time Series Analysis. Forecasting and Control, JohnWiley & Sons, Hoboken, USA, 2011, 4
Dittmann, P., Szabela-Pasierbińska E., Dittmann I., Szpulak A., Prognozowanie w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Wolters Kluwer, Kraków, 2009
Oesterreich, M., Symulacyjne badanie wpływu liczby i rozmieszczenia luk na dokładność prognoz w szeregu czasowym dla danych dziennych, 2017, Ekonometria, 55(1): 57-68. DOI: 10.15611/ekt.2017.1.05
Oesterreich, M., On the method of identification of atypical observations in time series, 2020, Ekonometria, 22(2): 1-16. DOI: 10.15611/eada.2020.2.01
Paolella, M.S., Linear Models and Time-Series Analysis. Regression, ANOVA, ARMA and GARCH, John Wiley & Sons, Hoboken, USA, 2019
Perzyńska, J., Prognozy kombinowane w testowaniu obejmowania modeli ekonometrycznych – przykład empiryczny, 2017, Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis seria OECONOMICA, 337(88): 47-56.

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Statystyczna eksploracja danych w prognozowaniu.	4
T-L-2	Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.	6
T-L-3	Modele wyrównywania wykładniczego.	4
T-L-4	Kolokwium 1.	2
T-L-5	Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.	9
T-L-6	Prognozowanie brakujących danych.	4
T-L-7	Prognozy kombinowane.	4
T-L-8	Kolokwium 2.	2
		35

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Prognozowanie a eksploracja danych statystycznych.	2
T-W-2	Pozostałe metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego: modele ze zmiennymi harmonicznymi, modele okresów jednoimiennych, modele hierarchiczne.	4
T-W-3	Metody proste, naiwne oraz numeryczne w prognozowaniu.	2
T-W-4	Modele wyrównywania wykładniczego.	4
T-W-5	Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.	4
T-W-6	Prognozowanie brakujących danych.	2
T-W-7	Prognozy kombinowane.	2
		20

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	35
A-L-2	Przygotowanie się do laboratoriów.	5
A-L-3	Studiowanie literatury.	5
A-L-4	Przygotowanie do kolokwiów zaliczeniowych.	5
		50

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	20
A-W-2	Studiowanie literatury.	15
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu.	13
A-W-4	Egzamin	2
		50

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	E_2A_D1/3.1_W01	Student zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_2A_W06	Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metody gromadzenia, przetwarzania, interpretacji i prezentacji danych oraz modelowania zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, a w szczególności metody ilościowe (w tym wnioskowanie statystyczne, ekonometrię i prognozowanie procesów ekonomicznych) oraz metody analizy ekonomiczno-finansowej
	E_2A_W03	Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metodologię badań w zakresie dyscypliny ekonomia i finanse
	E_2A_W01	Zna i rozumie w pogłębionym stopniu fakty i zjawiska gospodarcze i społeczne oraz teorie wyjaśniające złożone zależności między nimi stanowiące zaawansowaną wiedzę ogólną z dyscypliny ekonomia i finanse oraz wybrane zagadnienia z zakresu zaawansowanej wiedzy szczegółowej
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie wiedzy w zakresie wykorzystania zaawansowanych metod prognozowania ekonometrycznego oraz warunków ich stosowalności.
Treści programowe	T-W-1	Prognozowanie a eksploracja danych statystycznych.
	T-W-5	Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.
	T-W-4	Modele wyrównywania wykładniczego.
	T-W-3	Metody proste, naiwne oraz numeryczne w prognozowaniu.
	T-W-6	Prognozowanie brakujących danych.
	T-W-7	Prognozy kombinowane.
	T-W-2	Pozostałe metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego: modele ze zmiennymi harmonicznymi, modele okresów jednoimiennych, modele hierarchiczne.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Egzamin w formie testu.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie zna teoretycznych podstaw stosowalności wybranych metod prognozowania.
	3,0	Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
	3,5	Student w stopniu bardziej niż dostatecznym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
	4,0	Student w stopniu dobrym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
	4,5	Student w stopniu bardziej niż dobrym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
	5,0	Student w bardzo dobrym stopniu zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	E_2A_D1/3.1_U01	Student potrafi wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_2A_U02	Potrafi wykorzystać wiedzę do identyfikacji, wyjaśniania oraz prognozowania zjawisk społeczno-gospodarczych oraz relacji między nimi, stosując właściwy dobór źródeł i informacji poprzez ich ocenę, krytyczną analizę, syntezę i twórczą interpretację
	E_2A_U04	Potrafi formułować i testować hipotezy związane z prostymi problemami badawczymi z zakresu ekonomii i finansów
	E_2A_U01	Potrafi wykorzystać wiedzę do formułowania i rozwiązywania złożonych i nietypowych problemów dotyczących procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych oraz rozwiązywania zadań w nieprzewidywalnych warunkach w sposób innowacyjny
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie umiejętności w zakresie zastosowania wybranych zaawansowanych pakietów statystycznych w prognozowaniu ekonometrycznym.
Treści programowe	T-L-5	Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.
	T-L-1	Statystyczna eksploracja danych w prognozowaniu.
	T-L-7	Prognozy kombinowane.
	T-L-2	Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.
	T-L-6	Prognozowanie brakujących danych.
	T-L-3	Modele wyrównywania wykładniczego.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz wybranych programów komputerowych (Statistica).
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie z laboratoriów w formie pisemnych kolokwiów sprawdzających praktyczne umiejętności nabyte przez studenta.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi wykorzystać nabytych podstaw teoretycznych wybranych metod prognozowania w praktyce.
	3,0	Student potrafi w stopniu dostatecznym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
	3,5	Student potrafi w stopniu bardziej niż dostatecznym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
	4,0	Student potrafi w stopniu dobrym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
	4,5	Student potrafi w stopniu bardziej niż dobrym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
	5,0	Student potrafi w stopniu bardzo dobrym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	E_2A_D1/3.1_U02	Student potrafi wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_2A_U02	Potrafi wykorzystać wiedzę do identyfikacji, wyjaśniania oraz prognozowania zjawisk społeczno-gospodarczych oraz relacji między nimi, stosując właściwy dobór źródeł i informacji poprzez ich ocenę, krytyczną analizę, syntezę i twórczą interpretację
	E_2A_U04	Potrafi formułować i testować hipotezy związane z prostymi problemami badawczymi z zakresu ekonomii i finansów
	E_2A_U01	Potrafi wykorzystać wiedzę do formułowania i rozwiązywania złożonych i nietypowych problemów dotyczących procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych oraz rozwiązywania zadań w nieprzewidywalnych warunkach w sposób innowacyjny
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie umiejętności w zakresie zastosowania wybranych zaawansowanych pakietów statystycznych w prognozowaniu ekonometrycznym.
Treści programowe	T-L-1	Statystyczna eksploracja danych w prognozowaniu.
	T-L-3	Modele wyrównywania wykładniczego.
	T-L-5	Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.
	T-L-6	Prognozowanie brakujących danych.
	T-L-7	Prognozy kombinowane.
	T-L-2	Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz wybranych programów komputerowych (Statistica).
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie z laboratoriów w formie pisemnych kolokwiów sprawdzających praktyczne umiejętności nabyte przez studenta.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi wykorzystać wybranych pakietów statystycznych do budowy prognoz.
	3,0	Student potrafi w stopniu dostatecznym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz
	3,5	Student potrafi w stopniu bardziej niż dostatecznym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
	4,0	Student potrafi w stopniu dobrym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
	4,5	Student potrafi w stopniu bardziej niż dobrym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
	5,0	Student potrafi w stopniu bardzo dobrym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	E_2A_D1/3.1_K01	Student jest gotów do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym prognozowaniem zjawisk ekonomicznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_2A_K01	Jest gotów do krytycznej oceny posiadanej wiedzy, umiejętności i odbieranych treści
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie umiejętności w zakresie zastosowania wybranych zaawansowanych pakietów statystycznych w prognozowaniu ekonometrycznym.
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie wiedzy w zakresie wykorzystania zaawansowanych metod prognozowania ekonometrycznego oraz warunków ich stosowalności.
Treści programowe	T-W-6	Prognozowanie brakujących danych.
	T-W-2	Pozostałe metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego: modele ze zmiennymi harmonicznymi, modele okresów jednoimiennych, modele hierarchiczne.
	T-L-7	Prognozy kombinowane.
	T-W-5	Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.
	T-W-7	Prognozy kombinowane.
	T-L-3	Modele wyrównywania wykładniczego.
	T-W-1	Prognozowanie a eksploracja danych statystycznych.
	T-L-6	Prognozowanie brakujących danych.
	T-W-3	Metody proste, naiwne oraz numeryczne w prognozowaniu.
	T-L-2	Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.
	T-L-1	Statystyczna eksploracja danych w prognozowaniu.
	T-L-5	Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.
	T-W-4	Modele wyrównywania wykładniczego.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz wybranych programów komputerowych (Statistica).
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Egzamin w formie testu.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie z laboratoriów w formie pisemnych kolokwiów sprawdzających praktyczne umiejętności nabyte przez studenta.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie jest gotowy do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
	3,0	Student jest gotowy w stopniu dostatecznym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
	3,5	Student jest gotowy w stopniu bardziej niż dostatecznym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
	4,0	Student jest gotowy w stopniu dobrym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
	4,5	Student jest gotowy w stopniu bardziej niż dobrym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
	5,0	Student jest gotowy w stopniu bardzo dobrym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.