Ekonometria

T

T

T

1. Formy zajęć:

Wykład 1.

Laboratorium 1

2. Punkty ECTS: Wykład:1, Laboratorium: 1.

3. Liczba godzin (wykład i laboratorium):• 14 godzin pracy studentki/studenta na zajęciach,• 00 godzin pracy bieżącej studentki/studenta,• 14 godzin pracy studentki/studenta na przygotowanie się do zaliczenia (przyswajanie treści z wykładów oraz lektura literatury przedmiotu, wykonywanie zadań - prac domowych).

4. Zajęcia wspomagane platformami MS Teams oraz moodle.

5. Zajęcia mogą być realizowane w formie stacjonarnej i zdalnej.

6. W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Studentka/Student ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym zajęcia na konsultacjach.

Wykład z prezentacją multimedialną; studium przypadku - przykłady upraktyczniające wiedzę, dyskusja;

Laboratorium: analiza materiałów graficznych, rozwiązywanie zadań – zadania wykonywane w grupach i indywidualnie, analiza przypadków, dyskusja.

Końcowa ocena z przedmiotu stanowi średnią z ocen uzyskanych za

zaliczenie laboratorium: 60% oraz wykładu 40%.

Wykład: test (pytania otwarte i zamknięte):80% (na max 4), udział w dyskusji - aktywność : 10%. oraz zadania dodatkowe 10% możliwość podniesienia oceny o 1.

Laboratorium: prace zaliczeniowe przy komputerze (zadania) 80% (max na db); prace domowe 20%.

Wspomaganie - platforma Moodle (prace domowe, materiały z wykładów, ćwiczeń).

Wykład:

Ekonometria i model ekonometryczny – pojęcia podstawowe (model, równanie, MNK, oprogramowanie, rodzaje danych vs. model). 2h.

Schemat Gaussa Markowa. Etapy budowy modelu. 1h.

Statystyczna weryfikacja modelu – podstawowe miary jakości. 2h.

Własności składnika losowego (normalność, autokorelacja i heteroskedastyczność) 2h.

Weryfikacja merytoryczna ocen parametrów (zmienne zero jeden i model trendu) 2h.

Przykład estymacji modelu jednorównaniowego – regresja wieloraka + model trendu z prognozą - omówienie przykładów wykorzystania. 2h

Wybrane inne rodzaje modeli ekonometrycznych 2h.

Test zaliczeniowy. 1h.

Laboratorium:

Dane statystyczne, bazy danych – rodzaje, źródła 2h

Model ekonometryczny – rodzaje, struktura, powtórzenie miar zależności (korelacja) 2h

Prosty model ekonometryczny – budowa, estymacja, weryfikacja i interpretacja (Excel i Gretl) 4h

Modele regresji wielorakiej 2h

Statystyczna weryfikacja modelu - testowanie występowania autokorelacji składnika losowego 2h

Kolokwium 2h

Podstawowa:

1. Gajda J.B., (1994), Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź.

2. Gajda J.B., (2004), Ekonometria, Wyd. C.H. Beck, Warszawa.

3. Gruszczyński M. (red.), Ekonometria, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.

4. Jajuga K., (1999), Ekonometria. Metody i analiza problemów ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu.

5. Kufel T., (2006), Ekonometria. Rozwiązywanie problemów w wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa.

6.Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter (2020) Basic Econometrics

Fifth Edition, https://cbpbu.ac.in/userfiles/file/2020/STUDY_MAT/ECO/1.pdf

Uzupełniająca:

6. Kukuła K. (red.), (1999), Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach

i zadaniach, PWN, Warszawa.

7. Osińska M. (red), Ekonometria współczesna, Wydawnictwo „Dom Organizatora”, Toruń, 2007

8. Strahl D. E. Sobczak, M. Markowska, B. Bal-Domańska, Modelowanie ekonometryczne z Excelem, Wyd. Akademii Ekonomicznej, Wrocław, 2002

9. B. Borkowski, H. Dudek, W. Szczesny, [2004], Ekonometria. Wybrane zagadnienia, PWN, Warszawa,

10. Goryl A., Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Osielawski J., Walkocz A., [2000], Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.

T

T

1. Formy zajęć:

Wykład 1.

Laboratorium 1

2. Punkty ECTS: Wykład:1, Laboratorium: 1.

3. Liczba godzin (wykład i laboratorium):• 14 godzin pracy studentki/studenta na zajęciach,• 00 godzin pracy bieżącej studentki/studenta,• 14 godzin pracy studentki/studenta na przygotowanie się do zaliczenia (przyswajanie treści z wykładów oraz lektura literatury przedmiotu, wykonywanie zadań - prac domowych).

4. Zajęcia wspomagane platformami MS Teams oraz moodle.

5. Zajęcia mogą być realizowane w formie stacjonarnej i zdalnej.

6. W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Studentka/Student ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym zajęcia na konsultacjach.

Wykład z prezentacją multimedialną; studium przypadku - przykłady upraktyczniające wiedzę, dyskusja;

Laboratorium: analiza materiałów graficznych, rozwiązywanie zadań – zadania wykonywane w grupach i indywidualnie, analiza przypadków, dyskusja.

Końcowa ocena z przedmiotu stanowi średnią z ocen uzyskanych za

zaliczenie laboratorium: 60% oraz wykładu 40%.

Wykład: test (pytania otwarte i zamknięte):80% (na max 4), udział w dyskusji - aktywność : 10%. oraz zadania dodatkowe 10% możliwość podniesienia oceny o 1.

Laboratorium: prace zaliczeniowe przy komputerze (zadania) 80% (max na db); prace domowe 20%.

Wspomaganie - platforma Moodle (prace domowe, materiały z wykładów, ćwiczeń).

Wykład:

Ekonometria i model ekonometryczny – pojęcia podstawowe (model, równanie, MNK, oprogramowanie, rodzaje danych vs. model). 2h.

Schemat Gaussa Markowa. Etapy budowy modelu. 1h.

Statystyczna weryfikacja modelu – podstawowe miary jakości. 2h.

Własności składnika losowego (normalność, autokorelacja i heteroskedastyczność) 2h.

Weryfikacja merytoryczna ocen parametrów (zmienne zero jeden i model trendu) 2h.

Przykład estymacji modelu jednorównaniowego – regresja wieloraka + model trendu z prognozą - omówienie przykładów wykorzystania. 2h

Wybrane inne rodzaje modeli ekonometrycznych 2h.

Test zaliczeniowy. 1h.

Laboratorium:

Dane statystyczne, bazy danych – rodzaje, źródła 2h

Model ekonometryczny – rodzaje, struktura, powtórzenie miar zależności (korelacja) 2h

Prosty model ekonometryczny – budowa, estymacja, weryfikacja i interpretacja (Excel i Gretl) 4h

Modele regresji wielorakiej 2h

Statystyczna weryfikacja modelu - testowanie występowania autokorelacji składnika losowego 2h

Kolokwium 2h

Podstawowa:

1. Gajda J.B., (1994), Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź.

2. Gajda J.B., (2004), Ekonometria, Wyd. C.H. Beck, Warszawa.

3. Gruszczyński M. (red.), Ekonometria, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.

4. Jajuga K., (1999), Ekonometria. Metody i analiza problemów ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu.

5. Kufel T., (2006), Ekonometria. Rozwiązywanie problemów w wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa.

6.Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter (2020) Basic Econometrics

Fifth Edition, https://cbpbu.ac.in/userfiles/file/2020/STUDY_MAT/ECO/1.pdf

Uzupełniająca:

6. Kukuła K. (red.), (1999), Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach

i zadaniach, PWN, Warszawa.

7. Osińska M. (red), Ekonometria współczesna, Wydawnictwo „Dom Organizatora”, Toruń, 2007

8. Strahl D. E. Sobczak, M. Markowska, B. Bal-Domańska, Modelowanie ekonometryczne z Excelem, Wyd. Akademii Ekonomicznej, Wrocław, 2002

9. B. Borkowski, H. Dudek, W. Szczesny, [2004], Ekonometria. Wybrane zagadnienia, PWN, Warszawa,

10. Goryl A., Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Osielawski J., Walkocz A., [2000], Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.

T

T

1. Formy zajęć:

Wykład 1.

Laboratorium 1

2. Punkty ECTS: Wykład:1, Laboratorium: 1.

3. Liczba godzin (wykład i laboratorium):• 14 godzin pracy studentki/studenta na zajęciach,• 00 godzin pracy bieżącej studentki/studenta,• 14 godzin pracy studentki/studenta na przygotowanie się do egzaminu (przyswajanie treści z wykładów oraz lektura literatury przedmiotu, wykonywanie zadań - prac domowych).

4. Zajęcia wspomagane platformami MS Teams oraz moodle.

5. Zajęcia mogą być realizowane w formie stacjonarnej i zdalnej.

6. W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Studentka/Student ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym zajęcia na konsultacjach.

Wykład z prezentacją multimedialną; studium przypadku - przykłady upraktyczniające wiedzę, dyskusja;

Laboratorium: analiza materiałów graficznych, rozwiązywanie zadań – zadania wykonywane w grupach i indywidualnie, analiza przypadków, dyskusja.

Końcowa ocena z przedmiotu stanowi średnią z ocen uzyskanych za

zaliczenie laboratorium: 60% oraz wykładu 40%.

Wykład: test (pytania otwarte i zamknięte): 90% (na max 4,5), udział w dyskusji - aktywność : 10%. (możliwość podniesienia oceny o 0,5)

Laboratorium: prace zaliczeniowe przy komputerze (zadania) 70%, praca na zajęciach 10% i prace domowe 20%.

Wykład: test (pytania otwarte i zamknięte): 90% (na max 4,5), udział w dyskusji - aktywność : 10%. (możliwość podniesienia oceny o 0,5)

Laboratorium: prace zaliczeniowe przy komputerze (zadania) 70%, praca na zajęciach 10% i prace domowe 20%.

Wspomaganie - platforma Moodle (prace domowe, materiały z wykładów, ćwiczeń).

Wykład:

Ekonometria i model ekonometryczny – pojęcia podstawowe (model, równanie, MNK, oprogramowanie, rodzaje danych vs. model). 2h.

Schemat Gaussa Markowa. Etapy budowy modelu. 1h.

Statystyczna weryfikacja modelu – podstawowe miary jakości. 2h.

Własności składnika losowego (normalność, autokorelacja i heteroskedastyczność) 2h.

Weryfikacja merytoryczna ocen parametrów (zmienne zero jeden i model trendu) 2h.

Przykład estymacji modelu jednorównaniowego – regresja wieloraka + model trendu z prognozą - omówienie przykładów wykorzystania. 2h

Wybrane inne rodzaje modeli ekonometrycznych 2h.

Test zaliczeniowy. 1h.

Laboratorium:

Dane statystyczne, bazy danych – rodzaje, źródła 2h

Model ekonometryczny – rodzaje, struktura, powtórzenie miar zależności (korelacja) 2h

Prosty model ekonometryczny – budowa, estymacja, weryfikacja i interpretacja (Excel i Gretl) 4h

Modele regresji wielorakiej 2h

Statystyczna weryfikacja modelu - testowanie występowania autokorelacji składnika losowego 2h

Kolokwium 2h

Podstawowa:

1. Gajda J.B., (1994), Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź.

2. Gajda J.B., (2004), Ekonometria, Wyd. C.H. Beck, Warszawa.

3. Gruszczyński M. (red.), Ekonometria, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.

4. Jajuga K., (1999), Ekonometria. Metody i analiza problemów ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu.

5. Kufel T., (2006), Ekonometria. Rozwiązywanie problemów w wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa.

6.Damodar N. Gujarati, Dawn C. Porter (2020) Basic Econometrics

Fifth Edition, https://cbpbu.ac.in/userfiles/file/2020/STUDY_MAT/ECO/1.pdf

Uzupełniająca:

6. Kukuła K. (red.), (1999), Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach

i zadaniach, PWN, Warszawa.

7. Osińska M. (red), Ekonometria współczesna, Wydawnictwo „Dom Organizatora”, Toruń, 2007

8. Strahl D. E. Sobczak, M. Markowska, B. Bal-Domańska, Modelowanie ekonometryczne z Excelem, Wyd. Akademii Ekonomicznej, Wrocław, 2002

9. B. Borkowski, H. Dudek, W. Szczesny, [2004], Ekonometria. Wybrane zagadnienia, PWN, Warszawa,

10. Goryl A., Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Osielawski J., Walkocz A., [2000], Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.

T

Wykład 1, 15 godzin zajęć + 15 godzin pracy własnej przygotowującej do zaliczenia, 1 ECTS

Ćwiczenia informatyczne 1, 15 godzin zajęć+15 godzin pracy własnej przygotowującej do zaliczenia, 1 ECTS;

razem ECTS: 2

Zajęcia mogą być realizowane w formie stacjonarnej i zdalnej (platforma Moodle oraz aplikacja MsTeams).

W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Studentka/Student ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym zajęcia na konsultacjach

Wykład on-line za pośrednictwem platformy Teams wspomagany prezentacjami w Power Point. Dodatkowo udostępnianie materiałów z zajęć (prezentacja, dane, krótkie filmy z wykładu) na Moodle.

Ćwiczenia -przy komputerze, stacjonarne lub zdalnie za pośrednictwem aplikacji Teams, wspomagane platformą Moodle.

1. Zdobycie co najmniej 50% (lub co najmniej 18 pkt) punktów z wszystkich aktywności na wykładzie: testu końcowego (21 pkt), prac domowych, aktywności i obecności na zajęciach (>90% - bdb, >80% db+, >70% db, > 60%, dst+, >50% dst).

2. Ćwiczenia: wymagana jest aktywność na zajęciach i realizacja prac domowych, prace zaliczeniowe przy komputerze (zdalnie lub stacjonarnie) (100% - bdb, >90% db+, >80% db, >70% dst+, >

50% dst)

Ostateczna ocena z przedmiotu jest średnią arytmetyczną z wykładu i z ćwiczeń

Wykład: test (pytania otwarte i zamknięte) + raportowanie prac domowych z dyskusją +obecność i aktywność na zajęciach

Ćwiczenia informatyczne:

- praca zaliczeniowa przy komputerze (zadania),

- zaliczona aktywność na zajęciach i realizacja prac domowych.

Wspomaganie - platforma Moodle (prace domowe, materiały z wykładów, ćwiczeń).

wykład

1. Podstawowe definicje, rodzaje danych statystycznych, powtórzenie miar zależności

2. Prosty model ekonometryczny - etapy budowy modelu i interpretacja estymatorów

3. Modele regresji wielorakiej

4. Statystyczna weryfikacja modelu i założenia modelu regresji

5. Postacie modeli ekonometrycznych i interpretacja estymatorów modeli nieliniowych

6. Proste modele dedykowane prognozowaniu gospodarczemu

Ćwiczenia

1. Dane statystyczne, bazy danych – rodzaje, źródła

2. Model ekonometryczny – rodzaje, struktura, powtórzenie miar zależności (korelacja)

3. Prosty model ekonometryczny – budowa, estymacja, weryfikacja i interpretacja (Excel i Gretl)

4. Modele regresji wielorakiej

5. Statystyczna weryfikacja modelu - testowanie występowania autokorelacji składnika losowego

Literatura podstawowa:

Welfe A., Ekonometira. Metody i ich zastosowanie, PWE, Warszawa 2009 (http://han3.lib.uni.lodz.pl/han/ibuklibra/https/libra.ibuk.pl/reader/ekonometria-metody-i-ich-zastosowanie-aleksander-welfe-103507)

Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa 2011 (http://han3.lib.uni.lodz.pl/han/ibuklibra/https/libra.ibuk.pl/reader/ekonometria-rozwiazywanie-problemow-z-wykorzystaniem-programu-gretl-tadeusz-kufel-9303)

Zeliaś A. B. Pawełek, S. Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWE 2013 (http://han3.lib.uni.lodz.pl/han/ibuklibra/https/libra.ibuk.pl/reader/prognozowanie-ekonomiczne-teoria-przyklady-zadania-barbara-pawelek-stanislaw-101427)

Literatura dodatkowa:

Kucharska-Stasiak E., E. Kusideł, M. Załęczna, K. Żelazowski, Convergence processes in the European hosing market, WUŁ, Łódź 2020 (http://han3.lib.uni.lodz.pl/han/ibuklibra/https/libra.ibuk.pl/reader/convergence-processes-in-the-european-housing-markets-ewa-kucharska-stasiak-ewa-235977)

Stewart J., Econometrics, Philip Allan, Cambridge 1994.

T

Wykład 1, 15 godzin zajęć + 15 godzin pracy własnej przygotowującej do zaliczenia, 1 ECTS

Ćwiczenia informatyczne 1, 15 godzin zajęć+15 godzin pracy własnej przygotowującej do zaliczenia, 1 ECTS;

razem ECTS: 2

Zajęcia mogą być realizowane w formie stacjonarnej i zdalnej (platforma Moodle oraz aplikacja MsTeams).

Wykład on-line za pośrednictwem platformy Teams wspomagany prezentacjami w Power Point. Dodatkowo udostępnianie materiałów z zajęć (prezentacja, dane, krótkie filmy z wykładu) na Moodle.

Ćwiczenia -przy komputerze, stacjonarne lub zdalnie za pośrednictwem aplikacji Teams, wspomagane platformą Moodle.

1. Zaliczenie co najmniej 66% case study zadawanych w formie pracy domowej po każdym wykładzie (>90% - bdb, >80% db, >65% - dst). Dla osób, które nie mogły uczestniczyć w wykładzie lub nie zdobyły wymaganej liczby punktów, egzamin ustny w sesji zimiowej.

Ćwiczenia: aktywność na zajęciach, prace zaliczeniowe przy komputerze (zdalnie lub stacjonarnie).

Ostateczna ocena z przedmiotu jest średnią arytmetyczną z dwóch powyższych ocen.

Wykład: test (pytania otwarte i zamknięte).

Laboratorium: kolokwium zaliczeniowe przy komputerze (zadania) 70%, praca na zajęciach 10% i prace domowe 20%.

Wspomaganie - platforma Moodle (prace domowe, materiały z wykładów, ćwiczeń).

wykład

1. Podstawowe definicje, rodzaje danych statystycznych, powtórzenie miar zależności

2. Prosty model ekonometryczny - etapy budowy modelu

3. Modele regresji wielorakiej

4. Statystyczna weryfikacja modelu

5. Postacie modeli ekonometrycznych i interpretacja ich parametrów

6. Proste modele dedykowane prognozowaniu gospodarczemu

Ćwiczenia

1. Dane statystyczne, bazy danych – rodzaje, źródła

2. Model ekonometryczny – rodzaje, struktura, powtórzenie miar zależności (korelacja)

3. Prosty model ekonometryczny – budowa, estymacja, weryfikacja i interpretacja (Excel i Gretl)

4. Modele regresji wielorakiej

5. Statystyczna weryfikacja modelu - testowanie występowania autokorelacji składnika losowego

Literatura podstawowa:

Welfe A., Ekonometira. Metody i ich zastosowanie, PWE, Warszawa 2009 (http://han3.lib.uni.lodz.pl/han/ibuklibra/https/libra.ibuk.pl/reader/ekonometria-metody-i-ich-zastosowanie-aleksander-welfe-103507)

Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa 2011 (http://han3.lib.uni.lodz.pl/han/ibuklibra/https/libra.ibuk.pl/reader/ekonometria-rozwiazywanie-problemow-z-wykorzystaniem-programu-gretl-tadeusz-kufel-9303)

Zeliaś A. B. Pawełek, S. Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWE 2013 (http://han3.lib.uni.lodz.pl/han/ibuklibra/https/libra.ibuk.pl/reader/prognozowanie-ekonomiczne-teoria-przyklady-zadania-barbara-pawelek-stanislaw-101427)

Literatura dodatkowa:

Kucharska-Stasiak E., E. Kusideł, M. Załęczna, K. Żelazowski, Convergence processes in the European hosing market, WUŁ, Łódź 2020 (http://han3.lib.uni.lodz.pl/han/ibuklibra/https/libra.ibuk.pl/reader/convergence-processes-in-the-european-housing-markets-ewa-kucharska-stasiak-ewa-235977)

Stewart J., Econometrics, Philip Allan, Cambridge 1994.