Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N2)
specjalność: Innowacje w gospodarce

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 12 2,00,50egzamin
laboratoriaL3 18 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.2
T-L-2Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.4
T-L-3Modele wyrównywania wykładniczego.2
T-L-4Kolokwium 1.1
T-L-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.4
T-L-6Prognozowanie brakujących danych.2
T-L-7Prognozy kombinowane.2
T-L-8Kolokwium 2.1
18
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.2
T-W-3Metody proste, naiwne oraz numeryczne w prognozowaniu.2
T-W-4Modele wyrównywania wykładniczego.2
T-W-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.2
T-W-6Prognozowanie brakujących danych.1
T-W-7Prognozy kombinowane.1
12

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach18
A-L-2Przygotowanie się do laboratoriów.16
A-L-3Studiowanie literatury.11
A-L-4Przygotowanie do kolokwiów zaliczeniowych.5
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach12
A-W-2Studiowanie literatury.23
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_W03, E_2A_W06, E_2A_W01C-1T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-W-1, T-W-2, T-W-3M-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_U02C-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_U02C-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_K01C-1, C-2T-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-3M-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 i nie rozumie 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.2
T-L-2Inne metody prognozowania oparte o klasyczne modele szeregu czasowego.4
T-L-3Modele wyrównywania wykładniczego.2
T-L-4Kolokwium 1.1
T-L-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.4
T-L-6Prognozowanie brakujących danych.2
T-L-7Prognozy kombinowane.2
T-L-8Kolokwium 2.1
18

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.2
T-W-3Metody proste, naiwne oraz numeryczne w prognozowaniu.2
T-W-4Modele wyrównywania wykładniczego.2
T-W-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.2
T-W-6Prognozowanie brakujących danych.1
T-W-7Prognozy kombinowane.1
12

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach18
A-L-2Przygotowanie się do laboratoriów.16
A-L-3Studiowanie literatury.11
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 zajęciach12
A-W-2Studiowanie literatury.23
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_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
E_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
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie wykorzystania zaawansowanych metod prognozowania ekonometrycznego oraz warunków ich stosowalności.
Treści programoweT-L-3Modele wyrównywania wykładniczego.
T-L-5Modele autoregresyjne i średniej ruchomej.
T-L-6Prognozowanie brakujących danych.
T-L-7Prognozy kombinowane.
T-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.
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 i nie rozumie 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-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.
T-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.
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.