Ekonometria

T

T

T

Bilans czasu pracy własnej studenta obejmuje: przygotowanie się do zajęć, przygotowanie się do zaliczenia, konsultacje z prowadzącym zajęcia.

Wykład: 30 godz. zajęć i 30 godz. przygotowanie się do zaliczenia

Ćwiczenia informatyczne: 30 godz. zajęć, 15 godz. praca bieżąca, 15 godz. przygotowanie się do zaliczenia.

W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Student(ka) ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym(ą) zajęcia, na konsultacjach tradycyjnych lub w formie zdalnej.

Wykład informacyjny (konwencjonalny), klasyczna metoda problemowa

Samodzielne rozwiązywanie zadań z zakresu:

- optymalizacji decyzji w oparciu o algorytm simpleks i algorytm transportowy,

- estymacji i weryfikacji modeli ekonometrycznych.

Kolokwium (ćwiczenia), egzamin - Moodle i Teams.

- Zagadnienie (model) programowania liniowego, definicja zbioru rozwiązań dopuszczalnych i jego własności, twierdzenie o wartości największej funkcji liniowej określonej na zbiorze rozwiązań dopuszczalnych, metoda graficzna rozwiązywania zadań programowania liniowego.

- Metoda simpleks a metoda graficzna (podobieństwa i różnice), metoda simpleks rozwiązywania zadań programowania liniowego, zmienne swobodne i zmienne sztuczne – ich rola w metodzie simpleks.

- Rozwiązanie bazowe a rozwiązanie dopuszczalne i optymalne, kryterium optymalności w metodzie simpleks – wskaźniki optymalności.

- Rozwiązanie optymalne (definicja, jednoznaczność) na przykładzie metod: graficznej i simpleks.

- Dualizm w programowaniu liniowym, zadanie prymalne a zadanie dualne, analiza wrażliwości i analiza post-optymalizacyjna w zakresie współczynników funkcji celu i wyrazów prawych stron ograniczeń.

- Sformułowanie zagadnienia transportowego – model zadania, metody poszukiwania pierwszego rozwiązania bazowego w zadaniu transportowym, metoda potencjałów a metoda przydziałów w ocenie optymalności rozwiązania zagadnienia transportowego.

- Typowe problemy ekonomiczne rozwiązywane przy pomocy metod badań operacyjnych.

- Definicja ekonometrii i modelu ekonometrycznego, rozwój ekonometrii, etapy analizy ekonometrycznej, składnik losowy w modelu ekonometrycznym.

- Kryteria i metody doboru zmiennych do modelu, współliniowość zmiennych objaśniających, rodzaje danych statystycznych: szeregi czasowe, przekrojowe i dane przekrojowo-czasowe, ceny bieżące a ceny stałe, indeksy łańcuchowe i jednopodstawowe.

- Klasyfikacja modeli ekonometrycznych, wykorzystanie modeli ekonometrycznych.

- Metoda MNK jako technika aproksymacji, założenia metody MNK, warunki stosowalności metody MNK, własności ocen parametrów (estymatorów) MNK, estymacja punktowa a estymacja przedziałowa – przedziały ufności.

- Interpretacja ocen parametrów strukturalnych: funkcja liniowa a funkcja potęgowa.

- Weryfikacja hipotez o istotności wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą, heteroskedastyczność i autokorelacja składnika losowego, zmienne 0-1 i zmienne opóźnione – ich rola w modelu.

- Dopasowanie modelu do danych empirycznych – miary dokładności oszacowań (wariancja resztowa, błędy standardowe ocen parametrów strukturalnych, współczynnik determinacji).

- Przykłady empiryczne. Modelowanie konsumpcji – krańcowa skłonność do konsumpcji, elastyczność dochodowa i cenowa konsumpcji, modelowanie płac przeciętnych – rola cen i wydajności pracy.

(E) Bartosiewicz S. (red.) (1990), Estymacja modeli ekonometrycznych, PWE, Warszawa.

(E) Gajda J.B. (1988), Wielorównaniowe modele ekonometryczne: estymacja, symulacja, sterowanie, PWN, Warszawa.

(E) Gajda J.B. (1996), Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź.

(E*) Klein L.R., Welfe W. (1982), Wykłady z ekonometrii, PWE, Warszawa.

(BO) Kukuła K. (red.) (1999), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.

(E) Łapińska-Sobczak N. (red.) (1994), Opisowe modele ekonometryczne, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(BO) Łapińska-Sobczak N. (red.) (1998), Modele optymalizacyjne. Przykłady i zadania, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(E) Milo W. (1997), Badania ekonometryczne z zastosowaniem mikrokomputerów, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(BO) Miszczyński M. (1996), Programowanie liniowe, Absolwent, Łódź.

(E) Wdowiński P., Zglińska-Pietrzak A., Tomasik J. (1997), Kilka uwag na temat interpretacji parametrów strukturalnych modeli ekonometrycznych, [w:] Milo W., Badania ekonometryczne. Podstawy metodologiczne, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(E) Welfe A. (2009), Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. VI, PWE, Warszawa.

(E) Welfe W., A. Welfe (2004), Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa.

(E) – ekonometria

(BO) – badania operacyjne

* - opcjonalnie

T

T

Bilans czasu pracy własnej studenta obejmuje: przygotowanie się do zajęć, przygotowanie się do zaliczenia, konsultacje z prowadzącym zajęcia.

Wykład: 30 godz. zajęć i 30 godz. przygotowanie się do zaliczenia

Ćwiczenia informatyczne: 30 godz. zajęć, 15 godz. praca bieżąca, 15 godz. przygotowanie się do zaliczenia.

W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Student(ka) ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym(ą) zajęcia, na konsultacjach tradycyjnych lub w formie zdalnej.

Wykład informacyjny (konwencjonalny), klasyczna metoda problemowa

Samodzielne rozwiązywanie przy pomocy komputera zadań z zakresu:

- optymalizacji decyzji w oparciu o algorytm simpleks i algorytm transportowy,

- estymacji i weryfikacji modeli ekonometrycznych.

Kolokwium (ćwiczenia), egzamin - Moodle i Teams.

- Zagadnienie (model) programowania liniowego, definicja zbioru rozwiązań dopuszczalnych i jego własności, twierdzenie o wartości największej funkcji liniowej określonej na zbiorze rozwiązań dopuszczalnych, metoda graficzna rozwiązywania zadań programowania liniowego.

- Metoda simpleks a metoda graficzna (podobieństwa i różnice), metoda simpleks rozwiązywania zadań programowania liniowego, zmienne swobodne i zmienne sztuczne – ich rola w metodzie simpleks.

- Rozwiązanie bazowe a rozwiązanie dopuszczalne i optymalne, kryterium optymalności w metodzie simpleks – wskaźniki optymalności.

- Rozwiązanie optymalne (definicja, jednoznaczność) na przykładzie metod: graficznej i simpleks.

- Dualizm w programowaniu liniowym, zadanie prymalne a zadanie dualne, analiza wrażliwości i analiza post-optymalizacyjna w zakresie współczynników funkcji celu i wyrazów prawych stron ograniczeń.

- Sformułowanie zagadnienia transportowego – model zadania, metody poszukiwania pierwszego rozwiązania bazowego w zadaniu transportowym, metoda potencjałów a metoda przydziałów w ocenie optymalności rozwiązania zagadnienia transportowego.

- Typowe problemy ekonomiczne rozwiązywane przy pomocy metod badań operacyjnych.

- Definicja ekonometrii i modelu ekonometrycznego, rozwój ekonometrii, etapy analizy ekonometrycznej, składnik losowy w modelu ekonometrycznym.

- Kryteria i metody doboru zmiennych do modelu, współliniowość zmiennych objaśniających, rodzaje danych statystycznych: szeregi czasowe, przekrojowe i dane przekrojowo-czasowe, ceny bieżące a ceny stałe, indeksy łańcuchowe i jednopodstawowe.

- Klasyfikacja modeli ekonometrycznych, wykorzystanie modeli ekonometrycznych.

- Metoda MNK jako technika aproksymacji, założenia metody MNK, warunki stosowalności metody MNK, własności ocen parametrów (estymatorów) MNK, estymacja punktowa a estymacja przedziałowa – przedziały ufności.

- Interpretacja ocen parametrów strukturalnych: funkcja liniowa a funkcja potęgowa.

- Weryfikacja hipotez o istotności wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą, heteroskedastyczność i autokorelacja składnika losowego, zmienne 0-1 i zmienne opóźnione – ich rola w modelu.

- Dopasowanie modelu do danych empirycznych – miary dokładności oszacowań (wariancja resztowa, błędy standardowe ocen parametrów strukturalnych, współczynnik determinacji).

- Przykłady empiryczne. Modelowanie konsumpcji – krańcowa skłonność do konsumpcji, elastyczność dochodowa i cenowa konsumpcji, modelowanie płac przeciętnych – rola cen i wydajności pracy.

(E) Bartosiewicz S. (red.) (1990), Estymacja modeli ekonometrycznych, PWE, Warszawa.

(E) Gajda J.B. (1988), Wielorównaniowe modele ekonometryczne: estymacja, symulacja, sterowanie, PWN, Warszawa.

(E) Gajda J.B. (1996), Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź.

(E*) Klein L.R., Welfe W. (1982), Wykłady z ekonometrii, PWE, Warszawa.

(BO) Kukuła K. (red.) (1999), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.

(E) Łapińska-Sobczak N. (red.) (1994), Opisowe modele ekonometryczne, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(BO) Łapińska-Sobczak N. (red.) (1998), Modele optymalizacyjne. Przykłady i zadania, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(E) Milo W. (1997), Badania ekonometryczne z zastosowaniem mikrokomputerów, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(BO) Miszczyński M. (1996), Programowanie liniowe, Absolwent, Łódź.

(E) Wdowiński P., Zglińska-Pietrzak A., Tomasik J. (1997), Kilka uwag na temat interpretacji parametrów strukturalnych modeli ekonometrycznych, [w:] Milo W., Badania ekonometryczne. Podstawy metodologiczne, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(E) Welfe A. (2009), Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. VI, PWE, Warszawa.

(E) Welfe W., A. Welfe (2004), Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa.

(E) – ekonometria

(BO) – badania operacyjne

* - opcjonalnie

T

T

Zdalna organizacja zajęć w systemach Moodle i MS Teams.

Bilans czasu pracy własnej studenta obejmuje: przygotowanie się do zajęć, przygotowanie się do zaliczenia, konsultacje z prowadzącym zajęcia.

Wykład: 30 godz. zajęć i 30 godz. przygotowanie się do zaliczenia

Ćwiczenia informatyczne: 30 godz. zajęć, 15 godz. praca bieżąca, 15 godz. przygotowanie się do zaliczenia.

W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Student(ka) ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym(ą) zajęcia, na konsultacjach tradycyjnych lub w formie zdalnej.

Wykład informacyjny (konwencjonalny), klasyczna metoda problemowa

Samodzielne rozwiązywanie przy pomocy komputera zadań z zakresu:

- optymalizacji decyzji w oparciu o algorytm simpleks i algorytm transportowy,

- estymacji i weryfikacji modeli ekonometrycznych.

Testy semestralne (wykład), prace domowe (wykład), kolokwium (ćwiczenia), egzamin - Moodle i Teams.

- Zagadnienie (model) programowania liniowego, definicja zbioru rozwiązań dopuszczalnych i jego własności, twierdzenie o wartości największej funkcji liniowej określonej na zbiorze rozwiązań dopuszczalnych, metoda graficzna rozwiązywania zadań programowania liniowego.

- Metoda simpleks a metoda graficzna (podobieństwa i różnice), metoda simpleks rozwiązywania zadań programowania liniowego, zmienne swobodne i zmienne sztuczne – ich rola w metodzie simpleks.

- Rozwiązanie bazowe a rozwiązanie dopuszczalne i optymalne, kryterium optymalności w metodzie simpleks – wskaźniki optymalności.

- Rozwiązanie optymalne (definicja, jednoznaczność) na przykładzie metod: graficznej i simpleks.

- Dualizm w programowaniu liniowym, zadanie prymalne a zadanie dualne, analiza wrażliwości i analiza post-optymalizacyjna w zakresie współczynników funkcji celu i wyrazów prawych stron ograniczeń.

- Sformułowanie zagadnienia transportowego – model zadania, metody poszukiwania pierwszego rozwiązania bazowego w zadaniu transportowym, metoda potencjałów a metoda przydziałów w ocenie optymalności rozwiązania zagadnienia transportowego.

- Typowe problemy ekonomiczne rozwiązywane przy pomocy metod badań operacyjnych.

- Definicja ekonometrii i modelu ekonometrycznego, rozwój ekonometrii, etapy analizy ekonometrycznej, składnik losowy w modelu ekonometrycznym.

- Kryteria i metody doboru zmiennych do modelu, współliniowość zmiennych objaśniających, rodzaje danych statystycznych: szeregi czasowe, przekrojowe i dane przekrojowo-czasowe, ceny bieżące a ceny stałe, indeksy łańcuchowe i jednopodstawowe.

- Klasyfikacja modeli ekonometrycznych, wykorzystanie modeli ekonometrycznych.

- Metoda MNK jako technika aproksymacji, założenia metody MNK, warunki stosowalności metody MNK, własności ocen parametrów (estymatorów) MNK, estymacja punktowa a estymacja przedziałowa – przedziały ufności.

- Interpretacja ocen parametrów strukturalnych: funkcja liniowa a funkcja potęgowa.

- Weryfikacja hipotez o istotności wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą, heteroskedastyczność i autokorelacja składnika losowego, zmienne 0-1 i zmienne opóźnione – ich rola w modelu.

- Dopasowanie modelu do danych empirycznych – miary dokładności oszacowań (wariancja resztowa, błędy standardowe ocen parametrów strukturalnych, współczynnik determinacji).

- Przykłady empiryczne. Modelowanie konsumpcji – krańcowa skłonność do konsumpcji, elastyczność dochodowa i cenowa konsumpcji, modelowanie płac przeciętnych – rola cen i wydajności pracy.

(E) Bartosiewicz S. (red.) (1990), Estymacja modeli ekonometrycznych, PWE, Warszawa.

(E) Gajda J.B. (1988), Wielorównaniowe modele ekonometryczne: estymacja, symulacja, sterowanie, PWN, Warszawa.

(E) Gajda J.B. (1996), Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź.

(E*) Klein L.R., Welfe W. (1982), Wykłady z ekonometrii, PWE, Warszawa.

(BO) Kukuła K. (red.) (1999), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.

(E) Łapińska-Sobczak N. (red.) (1994), Opisowe modele ekonometryczne, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(BO) Łapińska-Sobczak N. (red.) (1998), Modele optymalizacyjne. Przykłady i zadania, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(E) Milo W. (1997), Badania ekonometryczne z zastosowaniem mikrokomputerów, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(BO) Miszczyński M. (1996), Programowanie liniowe, Absolwent, Łódź.

(E) Wdowiński P., Zglińska-Pietrzak A., Tomasik J. (1997), Kilka uwag na temat interpretacji parametrów strukturalnych modeli ekonometrycznych, [w:] Milo W., Badania ekonometryczne. Podstawy metodologiczne, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(E) Welfe A. (2009), Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. VI, PWE, Warszawa.

(E) Welfe W., A. Welfe (2004), Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa.

(E) – ekonometria

(BO) – badania operacyjne

* - opcjonalnie

T

Zdalna organizacja zajęć w systemach Moodle i MS Teams.

Bilans czasu pracy własnej studenta obejmuje: przygotowanie się do zajęć, przygotowanie się do zaliczenia, konsultacje z prowadzącym zajęcia.

Wykład: 30 godz. zajęć i 30 godz. przygotowanie się do zaliczenia

Ćwiczenia informatyczne: 30 godz. zajęć, 15 godz. praca bieżąca, 15 godz. przygotowanie się do zaliczenia

Wykład informacyjny (konwencjonalny), klasyczna metoda problemowa

Samodzielne rozwiązywanie przy pomocy komputera zadań z zakresu:

- optymalizacji decyzji w oparciu o algorytm simpleks i algorytm transportowy,

- estymacji i weryfikacji modeli ekonometrycznych.

Testy semestralne (wykład), prace domowe (wykład), kolokwium (ćwiczenia), egzamin - Moodle i Teams.

- Zagadnienie (model) programowania liniowego, definicja zbioru rozwiązań dopuszczalnych i jego własności, twierdzenie o wartości największej funkcji liniowej określonej na zbiorze rozwiązań dopuszczalnych, metoda graficzna rozwiązywania zadań programowania liniowego.

- Metoda simpleks a metoda graficzna (podobieństwa i różnice), metoda simpleks rozwiązywania zadań programowania liniowego, zmienne swobodne i zmienne sztuczne – ich rola w metodzie simpleks.

- Rozwiązanie bazowe a rozwiązanie dopuszczalne i optymalne, kryterium optymalności w metodzie simpleks – wskaźniki optymalności.

- Rozwiązanie optymalne (definicja, jednoznaczność) na przykładzie metod: graficznej i simpleks.

- Dualizm w programowaniu liniowym, zadanie prymalne a zadanie dualne, analiza wrażliwości i analiza post-optymalizacyjna w zakresie współczynników funkcji celu i wyrazów prawych stron ograniczeń.

- Sformułowanie zagadnienia transportowego – model zadania, metody poszukiwania pierwszego rozwiązania bazowego w zadaniu transportowym, metoda potencjałów a metoda przydziałów w ocenie optymalności rozwiązania zagadnienia transportowego.

- Typowe problemy ekonomiczne rozwiązywane przy pomocy metod badań operacyjnych.

- Definicja ekonometrii i modelu ekonometrycznego, rozwój ekonometrii, etapy analizy ekonometrycznej, składnik losowy w modelu ekonometrycznym.

- Kryteria i metody doboru zmiennych do modelu, współliniowość zmiennych objaśniających, rodzaje danych statystycznych: szeregi czasowe, przekrojowe i dane przekrojowo-czasowe, ceny bieżące a ceny stałe, indeksy łańcuchowe i jednopodstawowe.

- Klasyfikacja modeli ekonometrycznych, wykorzystanie modeli ekonometrycznych.

- Metoda MNK jako technika aproksymacji, założenia metody MNK, warunki stosowalności metody MNK, własności ocen parametrów (estymatorów) MNK, estymacja punktowa a estymacja przedziałowa – przedziały ufności.

- Interpretacja ocen parametrów strukturalnych: funkcja liniowa a funkcja potęgowa.

- Weryfikacja hipotez o istotności wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą, heteroskedastyczność i autokorelacja składnika losowego, zmienne 0-1 i zmienne opóźnione – ich rola w modelu.

- Dopasowanie modelu do danych empirycznych – miary dokładności oszacowań (wariancja resztowa, błędy standardowe ocen parametrów strukturalnych, współczynnik determinacji).

- Przykłady empiryczne. Modelowanie konsumpcji – krańcowa skłonność do konsumpcji, elastyczność dochodowa i cenowa konsumpcji, modelowanie płac przeciętnych – rola cen i wydajności pracy.

(E) Bartosiewicz S. (red.) (1990), Estymacja modeli ekonometrycznych, PWE, Warszawa.

(E) Gajda J.B. (1988), Wielorównaniowe modele ekonometryczne: estymacja, symulacja, sterowanie, PWN, Warszawa.

(E) Gajda J.B. (1996), Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź.

(E*) Klein L.R., Welfe W. (1982), Wykłady z ekonometrii, PWE, Warszawa.

(BO) Kukuła K. (red.) (1999), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.

(E) Łapińska-Sobczak N. (red.) (1994), Opisowe modele ekonometryczne, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(BO) Łapińska-Sobczak N. (red.) (1998), Modele optymalizacyjne. Przykłady i zadania, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(E) Milo W. (1997), Badania ekonometryczne z zastosowaniem mikrokomputerów, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(BO) Miszczyński M. (1996), Programowanie liniowe, Absolwent, Łódź.

(E) Wdowiński P., Zglińska-Pietrzak A., Tomasik J. (1997), Kilka uwag na temat interpretacji parametrów strukturalnych modeli ekonometrycznych, [w:] Milo W., Badania ekonometryczne. Podstawy metodologiczne, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(E) Welfe A. (2009), Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. VI, PWE, Warszawa.

(E) Welfe W., A. Welfe (2004), Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa.

(E) – ekonometria

(BO) – badania operacyjne

* - opcjonalnie

T

Zdalna organizacja zajęć w systemach Moodle i MS Teams.

Bilans czasu pracy własnej studenta obejmuje: przygotowanie się do zajęć, przygotowanie się do zaliczenia, konsultacje z prowadzącym zajęcia.

Wykład: 30 godz. zajęć i 30 godz. przygotowanie się do zaliczenia

Ćwiczenia informatyczne: 30 godz. zajęć, 15 godz. praca bieżąca, 15 godz. przygotowanie się do zaliczenia

Wykład informacyjny (konwencjonalny), klasyczna metoda problemowa

Samodzielne rozwiązywanie przy pomocy komputera zadań z zakresu:

- optymalizacji decyzji w oparciu o algorytm simpleks i algorytm transportowy,

- estymacji i weryfikacji modeli ekonometrycznych.

Testy semestralne (wykład), prace domowe (wykład), kolokwium (ćwiczenia), egzamin - Moodle i Teams.

- Zagadnienie (model) programowania liniowego, definicja zbioru rozwiązań dopuszczalnych i jego własności, twierdzenie o wartości największej funkcji liniowej określonej na zbiorze rozwiązań dopuszczalnych, metoda graficzna rozwiązywania zadań programowania liniowego.

- Metoda simpleks a metoda graficzna (podobieństwa i różnice), metoda simpleks rozwiązywania zadań programowania liniowego, zmienne swobodne i zmienne sztuczne – ich rola w metodzie simpleks.

- Rozwiązanie bazowe a rozwiązanie dopuszczalne i optymalne, kryterium optymalności w metodzie simpleks – wskaźniki optymalności.

- Rozwiązanie optymalne (definicja, jednoznaczność) na przykładzie metod: graficznej i simpleks.

- Dualizm w programowaniu liniowym, zadanie prymalne a zadanie dualne, analiza wrażliwości i analiza post-optymalizacyjna w zakresie współczynników funkcji celu i wyrazów prawych stron ograniczeń.

- Sformułowanie zagadnienia transportowego – model zadania, metody poszukiwania pierwszego rozwiązania bazowego w zadaniu transportowym, metoda potencjałów a metoda przydziałów w ocenie optymalności rozwiązania zagadnienia transportowego.

- Typowe problemy ekonomiczne rozwiązywane przy pomocy metod badań operacyjnych.

- Definicja ekonometrii i modelu ekonometrycznego, rozwój ekonometrii, etapy analizy ekonometrycznej, składnik losowy w modelu ekonometrycznym.

- Kryteria i metody doboru zmiennych do modelu, współliniowość zmiennych objaśniających, rodzaje danych statystycznych: szeregi czasowe, przekrojowe i dane przekrojowo-czasowe, ceny bieżące a ceny stałe, indeksy łańcuchowe i jednopodstawowe.

- Klasyfikacja modeli ekonometrycznych, wykorzystanie modeli ekonometrycznych.

- Metoda MNK jako technika aproksymacji, założenia metody MNK, warunki stosowalności metody MNK, własności ocen parametrów (estymatorów) MNK, estymacja punktowa a estymacja przedziałowa – przedziały ufności.

- Interpretacja ocen parametrów strukturalnych: funkcja liniowa a funkcja potęgowa.

- Weryfikacja hipotez o istotności wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą, heteroskedastyczność i autokorelacja składnika losowego, zmienne 0-1 i zmienne opóźnione – ich rola w modelu.

- Dopasowanie modelu do danych empirycznych – miary dokładności oszacowań (wariancja resztowa, błędy standardowe ocen parametrów strukturalnych, współczynnik determinacji).

- Przykłady empiryczne. Modelowanie konsumpcji – krańcowa skłonność do konsumpcji, elastyczność dochodowa i cenowa konsumpcji, modelowanie płac przeciętnych – rola cen i wydajności pracy.

(E) Bartosiewicz S. (red.) (1990), Estymacja modeli ekonometrycznych, PWE, Warszawa.

(E) Gajda J.B. (1988), Wielorównaniowe modele ekonometryczne: estymacja, symulacja, sterowanie, PWN, Warszawa.

(E) Gajda J.B. (1996), Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź.

(E*) Klein L.R., Welfe W. (1982), Wykłady z ekonometrii, PWE, Warszawa.

(BO) Kukuła K. (red.) (1999), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.

(E) Łapińska-Sobczak N. (red.) (1994), Opisowe modele ekonometryczne, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(BO) Łapińska-Sobczak N. (red.) (1998), Modele optymalizacyjne. Przykłady i zadania, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(E) Milo W. (1997), Badania ekonometryczne z zastosowaniem mikrokomputerów, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(BO) Miszczyński M. (1996), Programowanie liniowe, Absolwent, Łódź.

(E) Wdowiński P., Zglińska-Pietrzak A., Tomasik J. (1997), Kilka uwag na temat interpretacji parametrów strukturalnych modeli ekonometrycznych, [w:] Milo W., Badania ekonometryczne. Podstawy metodologiczne, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

(E) Welfe A. (2009), Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. VI, PWE, Warszawa.

(E) Welfe W., A. Welfe (2004), Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa.

(E) – ekonometria

(BO) – badania operacyjne

* - opcjonalnie

T

T

T