Nazwa przedmiotu:
Modelowanie i prognozowanie procesów gospodarczych
Koordynator przedmiotu:
dr Katarzyna Osiecka
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Ekonomia
Grupa przedmiotów:
Obowiązkowe
Kod przedmiotu:
PK 9
Semestr nominalny:
1 / rok ak. 2019/2020
Liczba punktów ECTS:
5
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
100 godz. (30 wykłady i ćwiczenia, przygotowanie się do zajęć w tym zapoznanie z literaturą 14; Przygotowanie do egzaminu 20; Przygotowanie do kolokwium 16: Konsultacje 15; Inne - egzaminy, egzaminy poprawkowe, zaliczenia poprawkowe 5
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
1,4 wykłady i ćwiczenia, egzaminy 0,6 konsultacje
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
2,0
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład15h
  • Ćwiczenia15h
  • Laboratorium0h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
brak
Limit liczby studentów:
Wykład min.15, ćwiczenia 24-30
Cel przedmiotu:
Celem nauczania przedmiotu jest zapoznanie z metodami ilościowymi pozwalającymi na przewidywanie zjawisk gospodarczych i nabycie umiejętności wykorszystania tych metod w praktyce.
Treści kształcenia:
Wykłady: I. Wprowadzenie - rola prognoz w gospodarce rynkowej - definicje podstawowych pojęć, - rodzaje prognoz według różnych kryteriów, - etapy procesu prognozowania, - klasyfikacja metod prognostycznych - ocena dokładności prognoz, II Dane statystyczne w procesie prognozowania - strumienie i zasoby - częstotliwość danych i zmiany częstotliwości - dane w ujęciu ilościowym i wartościowym - dane w ujęciu nominalnym i realnym - indeksy łańcuchowe i jednopodstawowe, tempa, średnie tempo II. Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych: - wprowadzenie (składowe szeregów czasowych i zasady ich wyodrębniania) - specyfika metod naiwnych, - metody wygładzania (metoda średniej ruchomej, wygładzanie wykładnicze) - modele tendencji rozwojowej (adaptacyjne i analityczne) - uwzględnianie składowej periodycznej - modele autoregresyjne III. Prognozowanie na podstawie modeli ekonometrycznych - modele jednorównaniowe - modele wielorównaniowe Ćwiczenia: I Źródła danych do budowy modeli prognostycznych i ich analiza - strumienie i zasoby - częstotliwość danych i zmiany częstotliwości - dane w ujęciu ilościowym i wartościowym - dane w ujęciu nominalnym i realnym - indeksy łańcuchowe i jednopodstawowe, tempa, średnie tempo - internetowe bazy danych II Zasady doboru metod do prognozowania na podstawie szeregów czasowych - metody naiwne - wygładzanie szeregów czasowych - modele tendencji rozwojowej i użycie zmiennych zero-jedynkowych. - ocena błędów ex post. III Prognozowanie na podstawie modeli ekonometrycznych
Metody oceny:
Na ocenę końcową (egzaminacyjną) składa się w 40% ocena z ćwiczeń oraz w 60% ocena z testu egzaminacyjnego, pod warunkiem, że obie oceny są pozytywne. Zaliczenie ćwiczeń polega na wykazaniu się podczas pisemnego sprawdzianu umiejętnością praktycznego zastosowania (tj. wykonania stosownych obliczeń i interpretacji wyników) omawianych na wykładzie modeli. Zaliczenie ćwiczeń jest warunkiem przystąpienia do egzaminu. W ramach testu egzaminacyjnego sprawdzana jest znajomość podstawowych pojęć związanych z prognozowaniem oraz charakterystyki i zasady zastosowania poznanych metod
Egzamin:
tak
Literatura:
- Cieślak M. (red.), Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, PWN - Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S. Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN. - Aczel A.D. Statystyka w zarządzaniu, PWN.
Witryna www przedmiotu:
www.knes.pw.plock.pl
Uwagi:
brak

Efekty uczenia się

Profil praktyczny - wiedza

Efekt K_W01
Wykorzystuje wiedzę ekonomiczną do określenia zależności pomiędzy zmiennymi w celu ich przewidywania.
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań. Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań.
Powiązane efekty kierunkowe: K_W01
Powiązane efekty obszarowe: S2P_W01
Efekt K_W06
Formułuje prawidłowości w postaci modeli matematycznych
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań. Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań.
Powiązane efekty kierunkowe: K_W06
Powiązane efekty obszarowe: S2P_W06
Efekt K_W12
Zna metody prognostyczne i potrafi wyjasnić rolę prognozowania w gospodarce
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań. Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań.
Powiązane efekty kierunkowe: K_W12
Powiązane efekty obszarowe: S2P_W06

Profil praktyczny - umiejętności

Efekt K_U01
Potrafi dokonać weryfikacji modelu ekonometrycznego przy pomocy poznanych metod i wskaźników statystycznych
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań. Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań.
Powiązane efekty kierunkowe: K_U01
Powiązane efekty obszarowe: S2P_U01, S2P_U02
Efekt K_U04
Dobiera odpowiednią metodę do stytuacji prognostycznej, potrafi zastosować podstawowe metody prognozowania gospodarczego
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań. Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań.
Powiązane efekty kierunkowe: K_U04
Powiązane efekty obszarowe: S2P_U04
Efekt K_U15
Wykorzystuje metody prognostyczne do prognozowania otoczenia przedsiębiorstwa
Weryfikacja: Egzamin pisemny składający się z części opisowej oraz rozwiązywania zadań. Kolokwium w formie odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie zadań.
Powiązane efekty kierunkowe: K_U15
Powiązane efekty obszarowe: S2P_U04, S2P_U06, S2P_U07

Profil praktyczny - kompetencje społeczne

Efekt K_K04
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.
Powiązane efekty kierunkowe: K_K04
Powiązane efekty obszarowe: S2P_K04