Ekonometria i prognozowanie gospodarcze

T

T

T

Forma zajęć: wykład 1, 4 ECTS.

Praca na zajęciach w ramach określonych treści kształcenia - 14 godzin.

Praca bieżąca: 7 godzin (konsultacje, wykonanie pracy domowej, przygotowanie się do jej prezentacji na zajęciach).

Przygotowanie do zaliczenia: 7 godzin (praca własna w zakresie powtórzenia materiału).

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.

Zajęcia mogą być realizowane w formie stacjonarnej i zdalnej

Wykład wspomagany prezentacjami w Power Point. Dodatkowo udostępnianie materiałów z zajęć (prezentacja, dane, krótkie filmy z wykładu) poprzez pocztę USOS..

>=50% (12 pkt) - dst

>=60% (15 pkt) - dst+

>=70% (17 pkt) - db

>=80% (20 pkt) - db+

>=90% (22 pkt) - bdb

Ocena końcowa jest średnią ważoną oceny z wykładu: 33% i ćwiczeń 67%.

Na ocenę z wykładu składają się :

praca domowa i aktywność na zajęciach: 7 pkt

test zaliczeniowy: 18 pkt

Na ocenę z ćwiczeń informatycznych składają się:

aktywność na zajęciach: 20%

kolokwium 1: 30%

kolokwium 2: 50%

1. Podstawowe definicje oraz szacowanie parametrów prostych modeli wraz z interpretacją

2. Szacowanie modelu dla aktualnych danych (z stat.gov.pl) i podstawowe statystyki modelu

3. Model regresji wielorakiej

4. Założenia klasycznego modelu regresji

5. Postać funkcyjna modelu i jej różne interpretacje

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)

T

T

Forma zajęć: wykład 3, 4 ECTS.

Praca na zajęciach w ramach określonych treści kształcenia - 14 godzin.

Praca bieżąca: 14 godzin (wykonanie pracy domowej, przygotowanie się do jej prezentacji na zajęciach).

Przygotowanie do zaliczenia: 28 godzin (praca własna w zakresie powtórzenia materiału).

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.

Zajęcia mogą być realizowane w formie stacjonarnej i zdalnej

Wykład stacjonarny wspomagany prezentacjami w Power Point. Dodatkowo udostępnianie materiałów z zajęć (prezentacja, dane, krótkie filmy z wykładu) na Moodle.

>=60% (15 pkt) - dst

>=70% (17 pkt) - dst+

>=80% (20 pkt) - db

>=90% (22 pkt) - db+

>=95% (24 pkt) -bdb

Ocena końcowa jest średnią ważoną oceny z wykładu: 33% i ćwiczeń 67%.

Na ocenę z wykładu składają się :

praca domowa i aktywność na zajęciach: 7 pkt

test zaliczeniowy: 18 pkt

Na ocenę z ćwiczeń informatycznych składają się:

aktywność na zajęciach: 20%

kolokwium 1: 30%

kolokwium 2: 50%

1. Podstawowe definicje oraz szacowanie parametrów prostych modeli wraz z interpretacją

2. Szacowanie modelu dla aktualnych danych (z stat.gov.pl) i podstawowe statystyki modelu

3. Model regresji wielorakiej

4. Modele trendu, sezonowość, prognozowanie

5. Założenia klasycznego modelu regresji

6. Postać funkcyjna modelu i jej różne interpretacje

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)

T

Forma zajęć: wykład 3, 4 ECTS.

Praca na zajęciach w ramach określonych treści kształcenia - 14 godzin.

Praca bieżąca: 14 godzin (wykonanie pracy domowej, przygotowanie się do jej prezentacji na zajęciach).

Przygotowanie do zaliczenia: 28 godzin (praca własna w zakresie powtórzenia materiału).

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.

Zajęcia mogą być realizowane w formie stacjonarnej i zdalnej

Wykład stacjonarny wspomagany prezentacjami w Power Point. Dodatkowo udostępnianie materiałów z zajęć (prezentacja, dane, krótkie filmy z wykładu) na Moodle.

>=50% (18 pkt) - dst

>=60% (21 pkt) - dst+

>=70% (25 pkt) - db

>=80% (29 pkt) - db+

>=90% (32 pkt) - bdb

Ocena końcowa jest średnią ważoną oceny z wykładu: 33% i ćwiczeń 67%.

Na ocenę z wykładu składają się :

praca domowa (wraz z gotowością jej zaprezentowania): 18 pkt

test zaliczeniowy: 18 pkt

Na ocenę z ćwiczeń informatycznych składają się:

aktywność na zajęciach: 20%

kolokwium 1: 30%

kolokwium 2: 50%

1. Podstawowe definicje oraz szacowanie parametrów prostych modeli wraz z interpretacją

2. Szacowanie modelu dla aktualnych danych (z stat.gov.pl) i podstawowe statystyki modelu

3. Model regresji wielorakiej

4. Modele trendu, sezonowość, prognozowanie

5. Założenia klasycznego modelu regresji

6. Postać funkcyjna modelu i jej różne interpretacje

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)

T

Forma zajęć: wykład 3, 4 ECTS.

Praca na zajęciach w ramach określonych treści kształcenia - 15 godzin.

Praca bieżąca: 15 godzin (wykonanie pracy domowej, przygotowanie się do jej prezentacji na zajęciach).

Przygotowanie do zaliczenia: 30 godzin (praca własna w zakresie powtórzenia materiału).

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.

Zajęcia mogą być realizowane w formie stacjonarnej i zdalnej

Wykład stacjonarny wspomagany prezentacjami w Power Point. Dodatkowo udostępnianie materiałów z zajęć (prezentacja, dane, krótkie filmy z wykładu) na Moodle.

>=50% (32 pkt) – dst

>=60% (38 pkt) – dst+

>=70% (45 pkt) – db

>=80% (51 pkt) – db+

>=90% (58 pkt) - bdb

Ocena końcowa jest średnią ważoną oceny z wykładu: 33% i ćwiczeń 67%.

Na ocenę z wykładu składają się :

obecność na wykładzie: 7 pkt

praca domowa (wraz z gotowością jej zaprezentowania): 18 pkt

aktywność na wykładzie: 7 pkt

test zaliczeniowy: 32 pkt

Na ocenę z ćwiczeń informatycznych składają się:

aktywność na zajęciach: 20%

kolokwium 1: 30%

kolokwium 2: 50%

1. Podstawowe definicje oraz szacowanie parametrów prostych modeli wraz z interpretacją

2. Szacowanie modelu dla aktualnych danych (z stat.gov.pl) i podstawowe statystyki modelu

3. Model regresji wielorakiej

4. Modele trendu, sezonowość, prognozowanie

5. Założenia klasycznego modelu regresji

6. Postać funkcyjna modelu i jej różne interpretacje

7. Praktyczne zastosowania - model konwergencji cen nieruchomości

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)

T

Forma zajęć: wykład 3, 4 ECTS.

Praca na zajęciach w ramach określonych treści kształcenia - 15 godzin.

Praca bieżąca: 15 godzin (wykonanie pracy domowej, przygotowanie się do jej prezentacji na zajęciach).

Przygotowanie do zaliczenia: 30 godzin (praca własna w zakresie powtórzenia materiału).

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.

Zajęcia mogą być realizowane w formie stacjonarnej i zdalnej

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.

Ocena końcowa jest średnią ważoną oceny z wykładu (33%) i ćwiczeń (67%)

Wykład

1. Zaliczenie co najmniej 66% case study zadawanych w formie pracy domowej po każdym wykładzie (>90% - bdb, >80% db, >65% - dst).

2. Dla osób, które nie mogły uczestniczyć w wykładzie lub nie zdobyły wymaganej liczby punktów, egzamin ustny w sesji zimiowej.

Ćwiczenia

aktywność na zajęciach: 20%

kolokwium 1: 30%

kolokwium 2: 50%

1. Podstawowe definicje oraz szacowanie parametrów prostych modeli wraz z interpretacją

2. Szacowanie modelu dla aktualnych danych (z stat.gov.pl) i podstawowe statystyki modelu

3. Model regresji wielorakiej

4. Modele trendu, sezonowość, prognozowanie

5. Założenia klasycznego modelu regresji

6. Postać funkcyjna modelu i jej różne interpretacje

7. Praktyczne zastosowania ekonometrii dla rynku nieruchomości

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)

T

wykład 15 g, praca bieżąca 15 g, przygotowanie do zaliczenia 30 g.

wykład informacyjny, wykład konwersatoryjny, dyskusje

Pisemny egzamin śródsemestralny i końcowy polegający na rozwiązaniu testu z pytaniami typu: prawda-fałsz, pytaniami wyboru i pytaniami otwartymi.

1. Definicje ekonometrii i modelu ekonometrycznego oraz przykłady modeli ekonometrycznych: krzywa Philipsa, modele popytu konsumpcyjnego, model ceny mieszkań, model podaży mieszkań

2. Prosty model regresji; szacowanie i interpretacja.

3. Właściwości współczynników regresji i testowanie hipotez.

4. Model regresji wielorakiej

5. Prognozy na podstawie modeli dla danych czasowych i przekrojowych

6. Autokorelacja i heteroskedastyczność

Koop G., Wprowadzenie do ekonometrii, Wolwers Kluwers S.A., Warszwa 2014

Borkowski B., H. Dudek, W. Szczesny, Ekonometria. Wybrane zagadnienia, PWN, Warszawa 2003.

Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa 2011.

Goryl A., Z. Jędrzejczak, K. Kukuła, J. Osiewalski, A. Walkosz, Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa 2003.

Gatnar E., M. Walesiak, Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Akademia Ekonomiczna, Wrocław 2004, rozd. 3.

Steward J., L. Gill, Econometrics, Pearson Education Limited 1998.

Welfe A., B. Brzeszczyński, M. Majsterek, Angielsko-polski słownik terminów metod ilościowych, PWE 2002.

T

wykład 15 g, praca bieżąca 15 g, przygotowanie do zaliczenia 30 g.

wykład informacyjny, wykład konwersatoryjny, dyskusje

Pisemny egzamin śródsemestralny i końcowy polegający na rozwiązaniu testu z pytaniami typu: prawda-fałsz, pytaniami wyboru i pytaniami otwartymi.

1. Definicje ekonometrii i modelu ekonometrycznego oraz przykłady modeli ekonometrycznych: krzywa Philipsa, modele popytu konsumpcyjnego, model ceny mieszkań, model podaży mieszkań

2. Prosty model regresji; szacowanie i interpretacja.

3. Właściwości współczynników regresji i testowanie hipotez.

4. Model regresji wielorakiej

5. Prognozy na podstawie modeli dla danych czasowych i przekrojowych

6. Autokorelacja i heteroskedastyczność

Koop G., Wprowadzenie do ekonometrii, Wolwers Kluwers S.A., Warszwa 2014

Borkowski B., H. Dudek, W. Szczesny, Ekonometria. Wybrane zagadnienia, PWN, Warszawa 2003.

Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa 2011.

Goryl A., Z. Jędrzejczak, K. Kukuła, J. Osiewalski, A. Walkosz, Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa 2003.

Gatnar E., M. Walesiak, Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Akademia Ekonomiczna, Wrocław 2004, rozd. 3.

Steward J., L. Gill, Econometrics, Pearson Education Limited 1998.

Welfe A., B. Brzeszczyński, M. Majsterek, Angielsko-polski słownik terminów metod ilościowych, PWE 2002.

T