Nazwa przedmiotu:
Ekonometria i jej zastosowania
Koordynator przedmiotu:
dr Katarzyna Osiecka
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia I stopnia
Program:
Ekonomia
Grupa przedmiotów:
Obowiązkowe
Kod przedmiotu:
PK2
Semestr nominalny:
4 / rok ak. 2019/2020
Liczba punktów ECTS:
3
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
Udział w wykładach 30h Udział w ćwiczeniach 15h Praca własna: przegląd literatury – 10h, przygotowanie do ćwiczeń – 9h, przygotowanie do zaliczenia – 5h, przygotowanie do egzaminu – 6h; Sumaryczne obciążenie pracą studenta 75h
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
2,32
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
1,48
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia15h
  • Laboratorium0h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Matematyka, Matematyka w ekonomii, Statystyka i badania rynku
Limit liczby studentów:
min. 24
Cel przedmiotu:
Celem zajęć z ekonometrii jest zdobycie wiedzy o podstawowych modelach ilościowych analiz zjawisk i systemów ekonomicznych: klasyczne modele ekonometryczne (modele strukturalne) w zakresie modeli jedno- i wielorównaniowych; modele input-output i modele decyzyjne. Ponadto celem jest pokazanie roli, jaką pełni ekonometria w analizie kształtowania zjawisk społeczno-ekonomicznych oraz pokazanie możliwości praktycznego wykorzystania przedstawionych metod w zarządzaniu i wykształcenie umiejętności w doborze metod modelowania ekonometrycznego i samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych z wykorzystaniem programów komputerowych.
Treści kształcenia:
Wykłady (tematy) 1. Modelowanie zjawisk ekonomicznych - zagadnienia wprowadzające przedmiot ekonometrii, pojęcie modelu ekonometrycznego, klasyfikacja modeli ekonometrycznych, etapy badania ekonometrycznego. 2. Podejmowanie optymalnych decyzji (modele optymalizacyjne). Podstawy programowania liniowego (PL) - model programowania liniowego, warunki ograniczające, funkcja kryterium, typowe modele decyzyjne programowania liniowego (programowanie produkcji, zagadnienie diety, zagadnienie rozkroju), graficzna metoda rozwiązywania zadań PL, algorytm simpleks, rodzaje rozwiązań. 3. Jednorównaniowe modele ekonometryczne. 3.1. Metoda najmniejszych kwadratów (MNK), estymacja parametrów modelu, szacowanie parametrów struktury stochastycznej modelu (średni błąd szacunku, średnie błędy ocen parametrów) 3.2. Weryfikacja statystyczna i merytoryczna modelu, ocena dopasowania modelu (średnie błędy, współczynnik determinacji, autokorelacja składnika losowego, współliniowość zmiennych objaśniających, test istotności parametrów (t-Studenta), ocena i interpretacja parametrów. 3.3 Wykorzystanie modeli jednorównaniowych, założenia i konstrukcja prognoz, mierniki dokładności prognoz, typowe zastosowania modeli jednorównaniowych (produkcja, konsumpcja, handel zagraniczny, zatrudnienie). 4. Modele wielorównaniowe - postacie modeli wielorównaniowych, problemy estymacji modeli wielorównaniowych, pojęcie i typy symulacji, mnożniki bezpośrednie i opóźnione, przykłady modeli. Ćwiczenia (tematy) 1. Liniowy model ekonometryczny jednorównaniowy. 2. Metoda estymacji KMNK i weryfikacja modelu. 3. Programowanie liniowe: metoda graficzna i algorytm simpleks. 4. Wielorównaniowe modele ekonometryczne
Metody oceny:
Na ocenę końcową składać się będzie w 40% ocena z ćwiczeń oraz w 60% ocena z testu egzaminacyjnego, pod warunkiem, że obie oceny są pozytywne. Egzamin będzie w formie pisemnej, składający się z pytań zamkniętych i otwartych. Weryfikacja osiąganych efektów uczenia w ramach ćwiczeń odbywa się poprzez ocenę ciągłą aktywności i pracy samodzielnej z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego lub np. programu Gretl, ocenę kolokwium pisemnego sprawdzające umiejętności praktycznego zastosowania omawianych na wykładzie modeli oraz ocenę projektu badawczego wykonanego samodzielnie przez studenta. Zaliczenie ćwiczeń jest warunkiem przystąpienia do egzaminu.
Egzamin:
tak
Literatura:
Literatura podstawowa: 1. Maddala G.S., Ekonometria, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2. Kukuła K. (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 3. Kukuła K. (red), Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 4. Gruszczyński M., Kuszewski T., Podgórska M., Ekonometria i badania operacyjne, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009. 5. Osińska M., Ekonometria współczesna, TNOiK, Toruń 2007. Literatura uzupełniająca: 1. Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007. 2. Theil H., Zasady ekonometrii, PWN, Warszawa 1979. 3. Tomaszewicz Ł., Metody analizy input-output, PWE, Warszawa 1994. 4. Gajda J., Ekonometria praktyczna, Wyd. Absolwent, Łódź 1996
Witryna www przedmiotu:
https://www.pw.plock.pl/Kolegium-NEiS
Uwagi:
brak

Efekty uczenia się

Profil praktyczny - wiedza

Efekt K_W04
Zna i rozumie relacje społeczno-ekonomiczne i prawidłowo interpretuje je w oparciu o wyniki badań prowadzonych przy wykorzystaniu metod ekonometrycznych.
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań.
Powiązane efekty kierunkowe: K_WO4
Powiązane efekty obszarowe: S1P_W04
Efekt K_W06
Ma wiedze z zakresu statystyki i ekonometrii umożliwiającą przeprowadzenie analizy i prognozowania zjawisk społeczno-ekonomicznych. Ma wiedze na temat modelowania ekonometrycznego, zna różne klasy modeli ekonometrycznych, etapy budowy modelu ekonometrycznego, zna metody estymacji jego parametrów i weryfikacji modelu.
Weryfikacja: Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań z użyciem komputera.
Powiązane efekty kierunkowe: K_WO6
Powiązane efekty obszarowe: S1P_W06, S1P_W07

Profil praktyczny - umiejętności

Efekt K_U02
Potrafi samodzielnie sformułować problem, zebrać odpowiednie dane statystyczne, a następnie zbudować prosty model ekonometryczny opisujący zjawiska ekonomiczne i zinterpretować uzyskane wyniki z użyciem arkusza kalkulacyjnego lub np. programu Gretl.
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań. Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań z użyciem komputera.
Powiązane efekty kierunkowe: K_U02
Powiązane efekty obszarowe: S1P_U02, S1P_U08
Efekt K_U04
Potrafi rozwiązywać liniowe problemy optymalizacyjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego. Potrafi dokonać weryfikacji modelu ekonometrycznego przy pomocy poznanych metod i wskaźników statystycznych oraz ocenić jego przydatność do prognozowania.
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań. Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań z użyciem komputera.
Powiązane efekty kierunkowe: K_U04
Powiązane efekty obszarowe: S1P_U04
Efekt K_U07
Szacuje parametry modelu jednorównaniowego i dokonuje jego weryfikacji i interpretacji wykorzystuje metody analiz sektorowych do prognozowania otoczenia przedsiębiorstwa.
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań. Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań z użyciem komputera.
Powiązane efekty kierunkowe: K_U07
Powiązane efekty obszarowe: S1P_U03, S1P_U07

Profil praktyczny - kompetencje społeczne

Efekt K_K01
Jest świadomy potrzeby uzupełniania i doskonalenia nabytej wiedzy i umiejętności. Wykazuje otwartość na stosowanie analizy ekonometrycznej w rozwiązywaniu problemów gospodarczych
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań. Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań z użyciem komputera.
Powiązane efekty kierunkowe: K_KO1
Powiązane efekty obszarowe: S1P_K01
Efekt K_K03
Specyfikuje modele ekonometryczne posiłkując się literaturą i własnymi doświadczeniami, wyciąga wnioski z kolejnych etapów analizy.
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań. Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań z użyciem komputera.
Powiązane efekty kierunkowe: K_KO3
Powiązane efekty obszarowe: S1P_K02, S1P_K03, S1P_K07