Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Ekonometria praktyczna

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 136370-P
Kod Erasmus / ISCED: 14.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Ekonometria praktyczna
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Przedmioty kierunkowe do wyboru NLLP-MIS
Punkty ECTS i inne: 3.00 (zmienne w czasie) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

Potrafi zdefiniować symulację Monte Carlo i opisać jej zastosowania.

Rozumie ideę metod bootstrapowych, ich zalety i ograniczenia.

Potrafi zdefiniować obserwacje odstające i wskazać przyczyny ich występowania.

Potrafi zdefiniować zmianę strukturalną w modelu ekonometrycznym, wskazać jej przyczyny i konsekwencje dla wyników estymacji.

Rozróżnia parametryczne i nieparametryczne metody estymacji.

Umiejętności:

Potrafi zastosować symulacje Monte Carlo do wnioskowania na temat rozkładu składnika losowego, endogeniczności i niestacjonarności.

Potrafi zastosować metody bootstrapowe w praktyce.

Potrafi zbadać wpływ obserwacji odstających na wyniki estymacji i zastosować metody odporne.

Umie wskazać zmianę strukturalną w modelu ekonometrycznym, testować jej występowanie i zastosować środki zaradcze.

Potrafi zastosować podstawowe metody estymacji nieparametrycznej.

Kompetencje społeczne:

Umie krytycznie spojrzeć na wyniki estymacji modeli ekonometrycznych.

Potrafi samodzielnie uzupełniać wiedzę teoretyczną z zakresu ekonometrii stosowanej oraz wyszukiwać wyniki empiryczne.

Zajęcia w cyklu "Preferencje - Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Zajęcia prowadzącego więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Emilia Tomczyk
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Zajęcia prowadzącego - Ocena

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

Wprowadzenie i powtórzenie podstawowych pojęć. Specyfikacja modelu ekonometrycznego. Symulacje Monte Carlo. Własności składnika losowego. Endogeniczność. Niestacjonarność. Metody bootstrapowe. Dobór postaci funkcyjnej modelu. Obserwacje odstające. Zmiany strukturalne w modelach ekonometrycznych. Nieparametryczne metody estymacji. Przykłady zastosowań ekonometrii.

Pełny opis:

Celem zajęć jest wyposażenie studentów kierunku MIESI w zestaw narzędzi pozwalających na samodzielną konstrukcję, estymację i weryfikację modelu ekonometrycznego, w tym przezwyciężanie najczęstszych trudności w praktyce. Narzędzia te obejmują zagadnienia nowoczesnej ekonometrii związane z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo, zastosowaniem metod bootstrapowych, doborem postaci funkcyjnej modelu, analizą obserwacji odstających, modelowaniem zmian strukturalnych oraz podstawami estymacji nieparametrycznej. Przedmiot powinien wyposażyć studentów w umiejętności praktyczne niezbędne na etapie konstrukcji modelu do pracy licencjackiej z dziedziny ekonometrii.

Literatura:

Literatura podstawowa:

W. Greene "Econometric Analysis" (wybrane rozdziały), Pearson, 2012.

G. S. Maddala "Ekonometria" (wybrane rozdziały), Wydawnictwo Naukowe PWN, 2008.

M. Verbeek "A Guide to Modern Econometrics" (wybrane rozdziały), John Wiley & Sons, 2012.

Literatura uzupełniająca:

M. Gągolewski (red.) "Programowanie w języku R", Wydawnictwo Naukowe PWN, 2016.

M. Gruszczyński "Mikroekonometria: modele i metody analizy danych indywidualnych", Wolters Kluwer business, 2012.

A. Torój (red.) "Zastosowania ekonometrii: dziesięć niegroźnych przykładów", Oficyna Wydawnicza SGH, 2017.

H. Vinod "Hands-On Intermediate Econometrics Using R:Templates for Extending Dozens of Practical Examples", World Scientific Publishing, 2008.

A. Welfe "Ekonometria: metody i ich zastosowanie", PWE, 2009.

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 50.00%

inne: 50.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2024-10-01 - 2025-02-14
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

Wprowadzenie i powtórzenie podstawowych pojęć. Specyfikacja modelu ekonometrycznego. Symulacje Monte Carlo. Własności składnika losowego. Endogeniczność. Niestacjonarność. Metody bootstrapowe. Dobór postaci funkcyjnej modelu. Obserwacje odstające. Zmiany strukturalne w modelach ekonometrycznych. Nieparametryczne metody estymacji. Przykłady zastosowań ekonometrii.

Pełny opis:

Celem zajęć jest wyposażenie studentów kierunku MIESI w zestaw narzędzi pozwalających na samodzielną konstrukcję, estymację i weryfikację modelu ekonometrycznego, w tym przezwyciężanie najczęstszych trudności w praktyce. Narzędzia te obejmują zagadnienia nowoczesnej ekonometrii związane z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo, zastosowaniem metod bootstrapowych, doborem postaci funkcyjnej modelu, analizą obserwacji odstających, modelowaniem zmian strukturalnych oraz podstawami estymacji nieparametrycznej. Przedmiot powinien wyposażyć studentów w umiejętności praktyczne niezbędne na etapie konstrukcji modelu do pracy licencjackiej z dziedziny ekonometrii.

Literatura:

Literatura podstawowa:

W. Greene "Econometric Analysis" (wybrane rozdziały), Pearson, 2012.

G. S. Maddala "Ekonometria" (wybrane rozdziały), Wydawnictwo Naukowe PWN, 2008.

M. Verbeek "A Guide to Modern Econometrics" (wybrane rozdziały), John Wiley & Sons, 2012.

Literatura uzupełniająca:

M. Gągolewski (red.) "Programowanie w języku R", Wydawnictwo Naukowe PWN, 2016.

M. Gruszczyński "Mikroekonometria: modele i metody analizy danych indywidualnych", Wolters Kluwer business, 2012.

A. Torój (red.) "Zastosowania ekonometrii: dziesięć niegroźnych przykładów", Oficyna Wydawnicza SGH, 2017.

H. Vinod "Hands-On Intermediate Econometrics Using R:Templates for Extending Dozens of Practical Examples", World Scientific Publishing, 2008.

A. Welfe "Ekonometria: metody i ich zastosowanie", PWE, 2009.

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 50.00%

inne: 50.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)

Okres: 2024-02-24 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

Wprowadzenie i powtórzenie podstawowych pojęć. Specyfikacja modelu ekonometrycznego. Symulacje Monte Carlo. Własności składnika losowego. Endogeniczność. Niestacjonarność. Metody bootstrapowe. Dobór postaci funkcyjnej modelu. Obserwacje odstające. Zmiany strukturalne w modelach ekonometrycznych. Nieparametryczne metody estymacji. Przykłady zastosowań ekonometrii.

Pełny opis:

Celem zajęć jest wyposażenie studentów kierunku MIESI w zestaw narzędzi pozwalających na samodzielną konstrukcję, estymację i weryfikację modelu ekonometrycznego, w tym przezwyciężanie najczęstszych trudności w praktyce. Narzędzia te obejmują zagadnienia nowoczesnej ekonometrii związane z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo, zastosowaniem metod bootstrapowych, doborem postaci funkcyjnej modelu, analizą obserwacji odstających, modelowaniem zmian strukturalnych oraz podstawami estymacji nieparametrycznej. Przedmiot powinien wyposażyć studentów w umiejętności praktyczne niezbędne na etapie konstrukcji modelu do pracy licencjackiej z dziedziny ekonometrii.

Literatura:

Literatura podstawowa:

W. Greene "Econometric Analysis" (wybrane rozdziały), Pearson, 2012.

G. S. Maddala "Ekonometria" (wybrane rozdziały), Wydawnictwo Naukowe PWN, 2008.

M. Verbeek "A Guide to Modern Econometrics" (wybrane rozdziały), John Wiley & Sons, 2012.

Literatura uzupełniająca:

M. Gruszczyński "Mikroekonometria: modele i metody analizy danych indywidualnych", Wolters Kluwer business, 2012.

A. Torój (red.) "Zastosowania ekonometrii: dziesięć niegroźnych przykładów", Oficyna Wydawnicza SGH, 2017.

H. Vinod "Hands-On Intermediate Econometrics Using R:Templates for Extending Dozens of Practical Examples", World Scientific Publishing, 2008.

A. Welfe "Ekonometria: metody i ich zastosowanie", PWE, 2009.

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 50.00%

inne: 50.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-23
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

Wprowadzenie i powtórzenie podstawowych pojęć. Specyfikacja modelu ekonometrycznego. Symulacje Monte Carlo. Własności składnika losowego. Endogeniczność. Niestacjonarność. Metody bootstrapowe. Dobór postaci funkcyjnej modelu. Obserwacje odstające. Zmiany strukturalne w modelach ekonometrycznych. Nieparametryczne metody estymacji. Przykłady zastosowań ekonometrii.

Pełny opis:

Celem zajęć jest wyposażenie studentów kierunku MIESI w zestaw narzędzi pozwalających na samodzielną konstrukcję, estymację i weryfikację modelu ekonometrycznego, w tym przezwyciężanie najczęstszych trudności w praktyce. Narzędzia te obejmują zagadnienia nowoczesnej ekonometrii związane z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo, zastosowaniem metod bootstrapowych, doborem postaci funkcyjnej modelu, analizą obserwacji odstających, modelowaniem zmian strukturalnych oraz podstawami estymacji nieparametrycznej. Przedmiot powinien wyposażyć studentów w umiejętności praktyczne niezbędne na etapie konstrukcji modelu do pracy licencjackiej z dziedziny ekonometrii.

Literatura:

Literatura podstawowa:

W. Greene "Econometric Analysis" (wybrane rozdziały), Pearson, 2012.

G. S. Maddala "Ekonometria" (wybrane rozdziały), Wydawnictwo Naukowe PWN, 2008.

M. Verbeek "A Guide to Modern Econometrics" (wybrane rozdziały), John Wiley & Sons, 2012.

Literatura uzupełniająca:

M. Gruszczyński "Mikroekonometria: modele i metody analizy danych indywidualnych", Wolters Kluwer business, 2012.

A. Torój (red.) "Zastosowania ekonometrii: dziesięć niegroźnych przykładów", Oficyna Wydawnicza SGH, 2017.

H. Vinod "Hands-On Intermediate Econometrics Using R:Templates for Extending Dozens of Practical Examples", World Scientific Publishing, 2008.

A. Welfe "Ekonometria: metody i ich zastosowanie", PWE, 2009.

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 50.00%

inne: 50.00%

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
al. Niepodległości 162
02-554 Warszawa
tel: +48 22 564 60 00 http://www.sgh.waw.pl/
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0