Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (S2)
specjalność: Logistyka w biznesie

Sylabus przedmiotu Ekonometria i prognozowanie procesów ekonomicznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ekonomia
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Ekonometria i prognozowanie procesów ekonomicznych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii
Nauczyciel odpowiedzialny Katarzyna Cheba <Katarzyna.Cheba@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Jadwiga Zaród <Jadwiga.Zarod@zut.edu.pl>, Jan Zawadzki <Jan.Zawadzki@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 10 2,00,50egzamin
laboratoriaL2 20 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagana znajomość podstawowych zagadnień z matematyki, statystyki opisowej a także ogólna wiedza ekonomiczna
W-2Wymagana umiejętność posługiwania się arkuszem kalkulacyjnym Excel.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zaznajomienie z zagadnieniami metodologicznymi ekonometrii i prognozowania ekonometrycznego.
C-2Przedstawienie kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych i ich zastosowań praktycznych.
C-3Zaznajomienie z metodami prognozowania oraz miernikami dokładności prognoz ex ante i ex post.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Modele regresji wielorakiej.2
T-L-2Ocena jakości modelu ekonometrycznego.1
T-L-3Prognozowanie ekonometryczne.2
T-L-4Mierniki jakości prognozy ekonometrycznej.2
T-L-5Dobór zmiennych do modelu – ustalanie postaci analitycznej modelu.1
T-L-6Wybrane modele nieliniowe – zastosowania w badaniach ekonomicznych.2
T-L-7Kointegracja.1
T-L-8Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych.2
T-L-9Modelowanie i prognozowanie zjawisk sezonowych.2
T-L-10Modele wielorównaniowe.1
T-L-11Analiza mnożnikowa.2
T-L-12Modelowanie i prognozowanie zmiennych jakościowych.2
20
wykłady
T-W-1Modele regresji wielorakiej. Ocena jakości modelu ekonometrycznego.1
T-W-2Prognozowanie ekonometryczne. Mierniki jakości prognozy ekonometrycznej.1
T-W-3Wybrane modele nieliniowe – zastosowania w badaniach ekonomicznych.1
T-W-4Kointegracja.1
T-W-5Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych.1
T-W-6Modelowanie i prognozowanie zjawisk sezonowych.1
T-W-7Modele wielorównaniowe.1
T-W-8Analiza mnożnikowa.1
T-W-9Dobór zmiennych do modelu – ustalanie postaci analitycznej modelu.1
T-W-10Modelowanie i prognozowanie zmiennych jakościowych.1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.20
A-L-2Zaliczenie zajęć (kolowkium)2
A-L-3Przygotowanie raporu z zajęć.8
A-L-4Przygotowanie do zajęć.10
A-L-5Studiowanie literatury przedmiotu.10
A-L-6Przygotowanie do zaliczenia.10
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-W-2Studiowanie literatury przedmiotu.20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia (kolokwium).10
A-W-4Przygotowanie do egzaminu.20
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjno-problemowy.
M-2Ćwiczenia z użyciem komputera wraz z dyskusją dydaktyczną związaną z wykładem.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Sprawdzenie pod kątem merytorycznym raportu z zajęć.
S-2Ocena formująca: Materiał z ćwiczeń i wykładów zaliczany w formie dwóch sprawdzianów pisemnych trwających 60 minut, które są przeprowadzane na 3 i 6 zajęciach ćwiczeniowych.
S-3Ocena podsumowująca: Egzamin

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_B4_W01
Student posiada wiedzę na temat roli miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.		E_2A_W01, E_2A_W06, E_2A_W07, E_2A_W12—C-1T-W-7, T-W-1M-1S-3
E_2A_B4_W02
Student posiada wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.		E_2A_W01, E_2A_W06, E_2A_W07, E_2A_W12—C-3T-W-4, T-W-5, T-W-8, T-W-10, T-W-9, T-W-6, T-W-2, T-W-3M-1S-3

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_B4_U01
Potrafi wykorzystać poznane metody ekonometryczne w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.		E_2A_U01, E_2A_U02, E_2A_U04, E_2A_U07, E_2A_U09, E_2A_U16, E_2A_U17—C-2, C-3T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-6, T-L-8, T-L-9, T-L-11, T-L-12, T-L-2, T-L-5, T-L-7, T-L-10M-2S-1, S-2
E_2A_B4_U02
Studnt protrafi wykorzystać w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych arkusz kalkulacyjny oraz popularne pakiety statystyczne.		E_2A_U02, E_2A_U09—C-2, C-3T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-6, T-L-8, T-L-9, T-L-11, T-L-12, T-L-2, T-L-5, T-L-7, T-L-10M-2S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_B4_K01
Student opanował zasady pracy indywidualnej i zespołowej.		E_2A_K01—C-2, C-3T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-6, T-L-8, T-L-9, T-L-11, T-L-12, T-L-2, T-L-5, T-L-7, T-L-10M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_B4_W01
Student posiada wiedzę na temat roli miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.		2,0Student nie ma wiedzy na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
3,0Student posiada wąską wiedzę na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
3,5Student posiada częściową wiedzę na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
4,0Student posiada wiedzę na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
4,5Student posiada szeroką wiedzę na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
5,0Student posiada bardzo szeroką wiedzę na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
E_2A_B4_W02
Student posiada wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.		2,0Student nie posiada wiedzy na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
3,0Student posiada wąską wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
3,5Student posiada częściową wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
4,0Student posiada wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
4,5Student posiada szeroką wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
5,0Student posiada bardzo szeroką wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_B4_U01
Potrafi wykorzystać poznane metody ekonometryczne w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.		2,0Student nie potrafi wykorzystać poznanych metody ekonometrycznych w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
3,0Student potrafi przy pomocy nauczyciela wykorzystać niektóre poznane metody ekonometryczne w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
3,5Student potrafi przy pomocy nauczyciela wykorzystać większość poznanych metod ekonometrycznych w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
4,0Student potrafi samodzielnie wykorzystać większość poznanych metod ekonometrycznych w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
4,5Student potrafi samodzielnie wykorzystać poznane metody ekonometryczne w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
5,0Student potrafi samodzielnie i bezbłędnie wykorzystać poznane metody ekonometryczne w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
E_2A_B4_U02
Studnt protrafi wykorzystać w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych arkusz kalkulacyjny oraz popularne pakiety statystyczne.		2,0Student nie protrafi wykorzystać arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .
3,0Student protrafi przy pomocy nauczyciela wykorzystać niektóre moduły arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .
3,5Student protrafi przy pomocy nauczyciela wykorzystać większość modułów arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .
4,0Student protrafi samodzielnie wykorzystać większość modułów arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .
4,5Student protrafi samodzielnie wykorzystać odpowiednie moduły arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .
5,0Student protrafi samodzielnie i bezbłędnie wykorzystać odpowiednie moduły arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_B4_K01
Student opanował zasady pracy indywidualnej i zespołowej.		2,0Student nie opanował zasad pracy indywidualnej oraz zespołowej
3,0Student potrafi samodzielnie przygotować indywidualny projekt badawczy, a przy pomocy nauczyciela zorganizować grupowy projekt badawczy
3,5Student potrafi samodzielnie przygotować indywidualny projekt badawczy oraz zorganizować grupowy projekt badawczyy
4,0Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, z pomocą nauczyciela identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu i dokonać wstępnej analizy uzyskanych wyników
4,5Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu, a także dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników
5,0Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu, dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników, wykorzystać wszystkie moduły poznanych pakietów statystycznych

Literatura podstawowa

  1. Dittman P., Dittman I., Szabela-Pasierbińska E., Szpulak A., Prognozowanie w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Oficyna Wolters Kliwer Polska, Kraków, 2008
  2. Hozer J. (red), Ekonometria stosowana z zadaniami, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin, 2005
  3. Kukuła K(red), Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa, 2008

Literatura dodatkowa

  1. Hozer J. (red.), Ekonometria, Wydawnictwo Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin, 2006
  2. Welfe A., Ekonometria.Metody i ich zastosowanie., PWE, Warszawa, 2008
  3. A. Zeliaś, B. Pawełek, S. Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria i zadania., PWN, Warszawa, 2008

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Modele regresji wielorakiej.2
T-L-2Ocena jakości modelu ekonometrycznego.1
T-L-3Prognozowanie ekonometryczne.2
T-L-4Mierniki jakości prognozy ekonometrycznej.2
T-L-5Dobór zmiennych do modelu – ustalanie postaci analitycznej modelu.1
T-L-6Wybrane modele nieliniowe – zastosowania w badaniach ekonomicznych.2
T-L-7Kointegracja.1
T-L-8Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych.2
T-L-9Modelowanie i prognozowanie zjawisk sezonowych.2
T-L-10Modele wielorównaniowe.1
T-L-11Analiza mnożnikowa.2
T-L-12Modelowanie i prognozowanie zmiennych jakościowych.2
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Modele regresji wielorakiej. Ocena jakości modelu ekonometrycznego.1
T-W-2Prognozowanie ekonometryczne. Mierniki jakości prognozy ekonometrycznej.1
T-W-3Wybrane modele nieliniowe – zastosowania w badaniach ekonomicznych.1
T-W-4Kointegracja.1
T-W-5Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych.1
T-W-6Modelowanie i prognozowanie zjawisk sezonowych.1
T-W-7Modele wielorównaniowe.1
T-W-8Analiza mnożnikowa.1
T-W-9Dobór zmiennych do modelu – ustalanie postaci analitycznej modelu.1
T-W-10Modelowanie i prognozowanie zmiennych jakościowych.1
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.20
A-L-2Zaliczenie zajęć (kolowkium)2
A-L-3Przygotowanie raporu z zajęć.8
A-L-4Przygotowanie do zajęć.10
A-L-5Studiowanie literatury przedmiotu.10
A-L-6Przygotowanie do zaliczenia.10
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-W-2Studiowanie literatury przedmiotu.20
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia (kolokwium).10
A-W-4Przygotowanie do egzaminu.20
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_B4_W01Student posiada wiedzę na temat roli miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W01Ma rozszerzoną wiedzę z zakresu ekonomii, jej miejscu w systemie nauk społecznych oraz powiązaniach z innymi dyscyplinami naukowymi
E_2A_W06Zna w sposób pogłębiony wybrane metody i narzędzia opisu, w tym techniki pozyskiwania, przetwarzania i prezentacji danych oraz modelowania zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, a także identyfikowania rządzących nimi prawidłowości
E_2A_W07Ma rozszerzoną wiedzę z zakresu metod ilościowych (w tym wnioskowania statystycznego, ekonometrii i prognozowania procesów ekonomicznych) i zna przykłady ich zastosowań w praktyce gospodarczej
E_2A_W12Ma pogłębioną wiedzę o metodach analizy ekonomiczno-finansowej
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie z zagadnieniami metodologicznymi ekonometrii i prognozowania ekonometrycznego.
Treści programoweT-W-7Modele wielorównaniowe.
T-W-1Modele regresji wielorakiej. Ocena jakości modelu ekonometrycznego.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problemowy.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Egzamin
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie ma wiedzy na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
3,0Student posiada wąską wiedzę na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
3,5Student posiada częściową wiedzę na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
4,0Student posiada wiedzę na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
4,5Student posiada szeroką wiedzę na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
5,0Student posiada bardzo szeroką wiedzę na temat roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych, kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych oraz ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_B4_W02Student posiada wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W01Ma rozszerzoną wiedzę z zakresu ekonomii, jej miejscu w systemie nauk społecznych oraz powiązaniach z innymi dyscyplinami naukowymi
E_2A_W06Zna w sposób pogłębiony wybrane metody i narzędzia opisu, w tym techniki pozyskiwania, przetwarzania i prezentacji danych oraz modelowania zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, a także identyfikowania rządzących nimi prawidłowości
E_2A_W07Ma rozszerzoną wiedzę z zakresu metod ilościowych (w tym wnioskowania statystycznego, ekonometrii i prognozowania procesów ekonomicznych) i zna przykłady ich zastosowań w praktyce gospodarczej
E_2A_W12Ma pogłębioną wiedzę o metodach analizy ekonomiczno-finansowej
Cel przedmiotuC-3Zaznajomienie z metodami prognozowania oraz miernikami dokładności prognoz ex ante i ex post.
Treści programoweT-W-4Kointegracja.
T-W-5Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych.
T-W-8Analiza mnożnikowa.
T-W-10Modelowanie i prognozowanie zmiennych jakościowych.
T-W-9Dobór zmiennych do modelu – ustalanie postaci analitycznej modelu.
T-W-6Modelowanie i prognozowanie zjawisk sezonowych.
T-W-2Prognozowanie ekonometryczne. Mierniki jakości prognozy ekonometrycznej.
T-W-3Wybrane modele nieliniowe – zastosowania w badaniach ekonomicznych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problemowy.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Egzamin
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
3,0Student posiada wąską wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
3,5Student posiada częściową wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
4,0Student posiada wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
4,5Student posiada szeroką wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
5,0Student posiada bardzo szeroką wiedzę na temat metod prognozowania i ich zastosowań w praktyce społeczno-gospodarczej.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_B4_U01Potrafi wykorzystać poznane metody ekonometryczne w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U01Potrafi wykorzystać zdobytą wiedzę naukową do interpretacji i wyjaśniania zjawisk społeczno-gospodarczych oraz wzajemnych relacji między nimi
E_2A_U02Potrafi zastosować wiedzę teoretyczną do opisu, analizowania i formułowania opinii na temat przyczyn i przebiegu konkretnych procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych oraz dobierać dane i metody ich analizy
E_2A_U04Potrafi zastosować narzędzia i metody pomiaru zjawisk rynkowych
E_2A_U07Rozwiązuje problemy makro-i mikroekonomiczne z wykorzystaniem zaawansowanych narzędzi analitycznych, w tym nowoczesnych technologii informatycznych
E_2A_U09Potrafi prognozować i modelować złożone procesy i zjawiska społeczne z wykorzystaniem zaawansowanych metod i narzędzi badawczych
E_2A_U16Potrafi śledzić i analizować trendy w gospodarce, w tym oceniać efekty rozwoju zrównoważonego na poziomie globalnym, regionalnym i lokalnym
E_2A_U17Potrafi formułować oczekiwania wobec technologii teleinformatycznych (ICT)
Cel przedmiotuC-2Przedstawienie kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych i ich zastosowań praktycznych.
C-3Zaznajomienie z metodami prognozowania oraz miernikami dokładności prognoz ex ante i ex post.
Treści programoweT-L-1Modele regresji wielorakiej.
T-L-3Prognozowanie ekonometryczne.
T-L-4Mierniki jakości prognozy ekonometrycznej.
T-L-6Wybrane modele nieliniowe – zastosowania w badaniach ekonomicznych.
T-L-8Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych.
T-L-9Modelowanie i prognozowanie zjawisk sezonowych.
T-L-11Analiza mnożnikowa.
T-L-12Modelowanie i prognozowanie zmiennych jakościowych.
T-L-2Ocena jakości modelu ekonometrycznego.
T-L-5Dobór zmiennych do modelu – ustalanie postaci analitycznej modelu.
T-L-7Kointegracja.
T-L-10Modele wielorównaniowe.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia z użyciem komputera wraz z dyskusją dydaktyczną związaną z wykładem.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdzenie pod kątem merytorycznym raportu z zajęć.
S-2Ocena formująca: Materiał z ćwiczeń i wykładów zaliczany w formie dwóch sprawdzianów pisemnych trwających 60 minut, które są przeprowadzane na 3 i 6 zajęciach ćwiczeniowych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykorzystać poznanych metody ekonometrycznych w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
3,0Student potrafi przy pomocy nauczyciela wykorzystać niektóre poznane metody ekonometryczne w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
3,5Student potrafi przy pomocy nauczyciela wykorzystać większość poznanych metod ekonometrycznych w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
4,0Student potrafi samodzielnie wykorzystać większość poznanych metod ekonometrycznych w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
4,5Student potrafi samodzielnie wykorzystać poznane metody ekonometryczne w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
5,0Student potrafi samodzielnie i bezbłędnie wykorzystać poznane metody ekonometryczne w procesie opisu zjawisk ekonomicznych oraz przewidywania (ekstrpolacji) ich przebiegu w przyszłości.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_B4_U02Studnt protrafi wykorzystać w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych arkusz kalkulacyjny oraz popularne pakiety statystyczne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U02Potrafi zastosować wiedzę teoretyczną do opisu, analizowania i formułowania opinii na temat przyczyn i przebiegu konkretnych procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych oraz dobierać dane i metody ich analizy
E_2A_U09Potrafi prognozować i modelować złożone procesy i zjawiska społeczne z wykorzystaniem zaawansowanych metod i narzędzi badawczych
Cel przedmiotuC-2Przedstawienie kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych i ich zastosowań praktycznych.
C-3Zaznajomienie z metodami prognozowania oraz miernikami dokładności prognoz ex ante i ex post.
Treści programoweT-L-1Modele regresji wielorakiej.
T-L-3Prognozowanie ekonometryczne.
T-L-4Mierniki jakości prognozy ekonometrycznej.
T-L-6Wybrane modele nieliniowe – zastosowania w badaniach ekonomicznych.
T-L-8Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych.
T-L-9Modelowanie i prognozowanie zjawisk sezonowych.
T-L-11Analiza mnożnikowa.
T-L-12Modelowanie i prognozowanie zmiennych jakościowych.
T-L-2Ocena jakości modelu ekonometrycznego.
T-L-5Dobór zmiennych do modelu – ustalanie postaci analitycznej modelu.
T-L-7Kointegracja.
T-L-10Modele wielorównaniowe.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia z użyciem komputera wraz z dyskusją dydaktyczną związaną z wykładem.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdzenie pod kątem merytorycznym raportu z zajęć.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie protrafi wykorzystać arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .
3,0Student protrafi przy pomocy nauczyciela wykorzystać niektóre moduły arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .
3,5Student protrafi przy pomocy nauczyciela wykorzystać większość modułów arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .
4,0Student protrafi samodzielnie wykorzystać większość modułów arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .
4,5Student protrafi samodzielnie wykorzystać odpowiednie moduły arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .
5,0Student protrafi samodzielnie i bezbłędnie wykorzystać odpowiednie moduły arkusza kalkulacyjnego oraz popularnych pakietów statystycznych w procesie zbierania danych statystycznych, modelowania i prognozowania zjawsk ekonomicznych .
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_B4_K01Student opanował zasady pracy indywidualnej i zespołowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_K01Samodzielnej pracy oraz pracy w zespole (słuchanie, negocjacje, perswazja, prezentacja)
Cel przedmiotuC-2Przedstawienie kierunków wykorzystania modeli ekonometrycznych i ich zastosowań praktycznych.
C-3Zaznajomienie z metodami prognozowania oraz miernikami dokładności prognoz ex ante i ex post.
Treści programoweT-L-1Modele regresji wielorakiej.
T-L-3Prognozowanie ekonometryczne.
T-L-4Mierniki jakości prognozy ekonometrycznej.
T-L-6Wybrane modele nieliniowe – zastosowania w badaniach ekonomicznych.
T-L-8Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych.
T-L-9Modelowanie i prognozowanie zjawisk sezonowych.
T-L-11Analiza mnożnikowa.
T-L-12Modelowanie i prognozowanie zmiennych jakościowych.
T-L-2Ocena jakości modelu ekonometrycznego.
T-L-5Dobór zmiennych do modelu – ustalanie postaci analitycznej modelu.
T-L-7Kointegracja.
T-L-10Modele wielorównaniowe.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia z użyciem komputera wraz z dyskusją dydaktyczną związaną z wykładem.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdzenie pod kątem merytorycznym raportu z zajęć.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował zasad pracy indywidualnej oraz zespołowej
3,0Student potrafi samodzielnie przygotować indywidualny projekt badawczy, a przy pomocy nauczyciela zorganizować grupowy projekt badawczy
3,5Student potrafi samodzielnie przygotować indywidualny projekt badawczy oraz zorganizować grupowy projekt badawczyy
4,0Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, z pomocą nauczyciela identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu i dokonać wstępnej analizy uzyskanych wyników
4,5Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu, a także dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników
5,0Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu, dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników, wykorzystać wszystkie moduły poznanych pakietów statystycznych