Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (S2)
specjalność: Analityka gospodarcza

Sylabus przedmiotu Algorytmy prognostyczne:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ekonomia
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 dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 20 2,00,50egzamin
laboratoriaL3 35 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagania w zakresie wiedzy: znajomość zagadnień związanych z wnioskowaniem statystycznym, ekonometrią, prognozowaniem oraz zagadnień ekonomicznych.
W-2Wymagania 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-3Wymagania w zakresie kompetencji: student potrafi pracować w grupie, samodzielnie opracowywać informacje na wskazany temat oraz formułować wnioski.

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Statystyczna eksploracja danych w prognozowaniu.4
T-L-2Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.6
T-L-3Modele wyrównywania wykładniczego.4
T-L-4Kolokwium 1.2
T-L-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.9
T-L-6Prognozowanie brakujących danych.4
T-L-7Prognozy kombinowane.4
T-L-8Kolokwium 2.2
35
wykłady
T-W-1Prognozowanie a eksploracja danych statystycznych.2
T-W-2Pozostałe metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego: modele ze zmiennymi harmonicznymi, modele okresów jednoimiennych, modele hierarchiczne.4
T-W-3Metody proste, naiwne oraz numeryczne w prognozowaniu.2
T-W-4Modele wyrównywania wykładniczego.4
T-W-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.4
T-W-6Prognozowanie brakujących danych.2
T-W-7Prognozy kombinowane.2
20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach35
A-L-2Przygotowanie się do laboratoriów.5
A-L-3Studiowanie literatury.5
A-L-4Przygotowanie do kolokwiów zaliczeniowych.5
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Studiowanie literatury.15
A-W-3Przygotowanie do egzaminu.13
A-W-4Egzamin2
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

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

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_D1/3.1_W01
Student zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.		E_2A_W01, E_2A_W03, E_2A_W06—C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-1

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_D1/3.1_U01
Student potrafi wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.		E_2A_U04, E_2A_U01, E_2A_U02—C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-2S-2
E_2A_D1/3.1_U02
Student potrafi wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.		E_2A_U04, E_2A_U01, E_2A_U02—C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-2S-2

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_D1/3.1_K01
Student jest gotów do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym prognozowaniem zjawisk ekonomicznych.		E_2A_K01—C-1, C-2T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-1, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

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

Kryterium oceny - umiejętności

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

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

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

Literatura podstawowa

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

Literatura dodatkowa

  1. Box, G.E.P., Jenkins, G., M., Reinsel, G.C., Time Series Analysis. Forecasting and Control, JohnWiley & Sons, Hoboken, USA, 2011, 4
  2. Dittmann, P., Szabela-Pasierbińska E., Dittmann I., Szpulak A., Prognozowanie w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Wolters Kluwer, Kraków, 2009
  3. 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
  4. 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
  5. Paolella, M.S., Linear Models and Time-Series Analysis. Regression, ANOVA, ARMA and GARCH, John Wiley & Sons, Hoboken, USA, 2019
  6. 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

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Statystyczna eksploracja danych w prognozowaniu.4
T-L-2Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.6
T-L-3Modele wyrównywania wykładniczego.4
T-L-4Kolokwium 1.2
T-L-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.9
T-L-6Prognozowanie brakujących danych.4
T-L-7Prognozy kombinowane.4
T-L-8Kolokwium 2.2
35

Treści programowe - wykłady

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

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach35
A-L-2Przygotowanie się do laboratoriów.5
A-L-3Studiowanie literatury.5
A-L-4Przygotowanie do kolokwiów zaliczeniowych.5
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Studiowanie literatury.15
A-W-3Przygotowanie do egzaminu.13
A-W-4Egzamin2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.1_W01Student zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W01Zna 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
E_2A_W03Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metodologię badań w zakresie dyscypliny ekonomia i finanse
E_2A_W06Zna 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
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie wykorzystania zaawansowanych metod prognozowania ekonometrycznego oraz warunków ich stosowalności.
Treści programoweT-W-1Prognozowanie a eksploracja danych statystycznych.
T-W-2Pozostałe metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego: modele ze zmiennymi harmonicznymi, modele okresów jednoimiennych, modele hierarchiczne.
T-W-3Metody proste, naiwne oraz numeryczne w prognozowaniu.
T-W-4Modele wyrównywania wykładniczego.
T-W-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.
T-W-6Prognozowanie brakujących danych.
T-W-7Prognozy kombinowane.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin w formie testu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna teoretycznych podstaw stosowalności wybranych metod prognozowania.
3,0Student w stopniu dostatecznym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
3,5Student w stopniu bardziej niż dostatecznym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
4,0Student w stopniu dobrym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
4,5Student w stopniu bardziej niż dobrym zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
5,0Student w bardzo dobrym stopniu zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.1_U01Student potrafi wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U04Potrafi formułować i testować hipotezy związane z prostymi problemami badawczymi z zakresu ekonomii i finansów
E_2A_U01Potrafi 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
E_2A_U02Potrafi 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
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności w zakresie zastosowania wybranych zaawansowanych pakietów statystycznych w prognozowaniu ekonometrycznym.
Treści programoweT-L-1Statystyczna eksploracja danych w prognozowaniu.
T-L-2Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.
T-L-3Modele wyrównywania wykładniczego.
T-L-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.
T-L-6Prognozowanie brakujących danych.
T-L-7Prognozy kombinowane.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz wybranych programów komputerowych (Statistica).
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie z laboratoriów w formie pisemnych kolokwiów sprawdzających praktyczne umiejętności nabyte przez studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykorzystać nabytych podstaw teoretycznych wybranych metod prognozowania w praktyce.
3,0Student potrafi w stopniu dostatecznym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
3,5Student potrafi w stopniu bardziej niż dostatecznym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
4,0Student potrafi w stopniu dobrym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
4,5Student potrafi w stopniu bardziej niż dobrym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
5,0Student potrafi w stopniu bardzo dobrym wykorzystać nabyte podstawy teoretyczne wybranych metod prognozowania w praktyce.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.1_U02Student potrafi wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U04Potrafi formułować i testować hipotezy związane z prostymi problemami badawczymi z zakresu ekonomii i finansów
E_2A_U01Potrafi 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
E_2A_U02Potrafi 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
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności w zakresie zastosowania wybranych zaawansowanych pakietów statystycznych w prognozowaniu ekonometrycznym.
Treści programoweT-L-1Statystyczna eksploracja danych w prognozowaniu.
T-L-2Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.
T-L-3Modele wyrównywania wykładniczego.
T-L-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.
T-L-6Prognozowanie brakujących danych.
T-L-7Prognozy kombinowane.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz wybranych programów komputerowych (Statistica).
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie z laboratoriów w formie pisemnych kolokwiów sprawdzających praktyczne umiejętności nabyte przez studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykorzystać wybranych pakietów statystycznych do budowy prognoz.
3,0Student potrafi w stopniu dostatecznym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz
3,5Student potrafi w stopniu bardziej niż dostatecznym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
4,0Student potrafi w stopniu dobrym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
4,5Student potrafi w stopniu bardziej niż dobrym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
5,0Student potrafi w stopniu bardzo dobrym wykorzystać wybrane pakiety statystyczne do budowy prognoz.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.1_K01Student jest gotów do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym prognozowaniem zjawisk ekonomicznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_K01Jest gotów do krytycznej oceny posiadanej wiedzy, umiejętności i odbieranych treści
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie wykorzystania zaawansowanych metod prognozowania ekonometrycznego oraz warunków ich stosowalności.
C-2Nabycie umiejętności w zakresie zastosowania wybranych zaawansowanych pakietów statystycznych w prognozowaniu ekonometrycznym.
Treści programoweT-W-1Prognozowanie a eksploracja danych statystycznych.
T-W-2Pozostałe metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego: modele ze zmiennymi harmonicznymi, modele okresów jednoimiennych, modele hierarchiczne.
T-W-3Metody proste, naiwne oraz numeryczne w prognozowaniu.
T-W-4Modele wyrównywania wykładniczego.
T-W-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.
T-W-6Prognozowanie brakujących danych.
T-W-7Prognozy kombinowane.
T-L-1Statystyczna eksploracja danych w prognozowaniu.
T-L-2Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.
T-L-3Modele wyrównywania wykładniczego.
T-L-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.
T-L-6Prognozowanie brakujących danych.
T-L-7Prognozy kombinowane.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz wybranych programów komputerowych (Statistica).
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin w formie testu.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie z laboratoriów w formie pisemnych kolokwiów sprawdzających praktyczne umiejętności nabyte przez studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest gotowy do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
3,0Student jest gotowy w stopniu dostatecznym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
3,5Student jest gotowy w stopniu bardziej niż dostatecznym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
4,0Student jest gotowy w stopniu dobrym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
4,5Student jest gotowy w stopniu bardziej niż dobrym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.
5,0Student jest gotowy w stopniu bardzo dobrym do samodzielnego rozwiązania problemów związanych z ekonometrycznym progrozowaniem zjawisk ekonomicznych.