Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N2)
specjalność: Gospodarka nieruchomościami
Sylabus przedmiotu Algorytmy prognostyczne:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Ekonomia | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | 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
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. | 2 |
T-L-2 | Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego. | 4 |
T-L-3 | Modele wyrównywania wykładniczego. | 2 |
T-L-4 | Kolokwium 1. | 1 |
T-L-5 | Modele autoregresyjne i średniej ruchomej. | 4 |
T-L-6 | Prognozowanie brakujących danych. | 2 |
T-L-7 | Prognozy kombinowane. | 2 |
T-L-8 | Kolokwium 2. | 1 |
18 | ||
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. | 2 |
T-W-3 | Metody proste, naiwne oraz numeryczne w prognozowaniu. | 2 |
T-W-4 | Modele wyrównywania wykładniczego. | 2 |
T-W-5 | Modele autoregresyjne i średniej ruchomej. | 2 |
T-W-6 | Prognozowanie brakujących danych. | 1 |
T-W-7 | Prognozy kombinowane. | 1 |
12 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 18 |
A-L-2 | Przygotowanie się do laboratoriów. | 16 |
A-L-3 | Studiowanie literatury. | 11 |
A-L-4 | Przygotowanie do kolokwiów zaliczeniowych. | 5 |
50 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 12 |
A-W-2 | Studiowanie literatury. | 23 |
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 uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | 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_W03, E_2A_W06, E_2A_W01 | — | C-1 | T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | 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_U04, E_2A_U01, E_2A_U02 | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7 | M-2 | S-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-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7 | M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | 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-1, C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_2A_D1/3.1_W01 Student zna i rozumie teoretyczne podstawy stosowalności wybranych metod prognozowania. | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie 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 uczenia się | 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 uczenia się | 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.