Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Introductory Microeconometrics

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 136411-D
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: Introductory Microeconometrics
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Elective courses for QME - bachelors
Przedmioty kierunkowe do wyboru SLLD-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: angielski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

Zna sposób konstrukcji i własności estymatorów MNW

Zna postać i założenia podstawowych modeli dla ograniczonej zmiennej zależnej

Rozumie różnicę między estymatorami fixed i random effects

Umiejętności:

Umie oszacować typowe modele dla zmiennych ograniczonych oraz oparte na danych panelowych przy użyciu odpowiedniego oprogramowania (Stata)

Umie wyprowadzić estymator MNW w typowych sytuacjach

Potrafi dopasować odpowiedni model mikroekonometryczny do rzeczywistej sytuacji i umie go wykorzystać.

Kompetencje społeczne:

Potrafi w grupie pracować nad prostym badaniem naukowym

Umie zaprezentować wyniki własnego badania naukowego

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:

Main methods of estimation in econometrics: OLS, GLS, IV, ML; binary choice models - logit, probit; tobit model; ordered logit and ordered probit models; introduction into panel data analysis - fixed and random effects models

Pełny opis:

1) to familiarize students with construction, methods of estimation and applications of typical microeconometrics models, such as logit/probit binary and ordered models, tobit models.

2) to introduce maximum likelihood estimators and show their properties

3) to present applications of microeconometric models in business and economics

4) to get students acquainted with applications of panel data and basic tools such as linear fixed and random effects models

5) to introduce students into the practical use of econometric models: present modern software, analyze literature, construct microeconometric models and be able to draw valid conclusions from them.

Literatura:

Literatura podstawowa:

M. Verbeek, A guide to modern econometrics, Wiley 2012.

Literatura uzupełniająca:

D. Hosmer, S. Lemeshow, Applied logistic regression, Wiley, 2000;

G.S. Maddala, Introduction to Econometrics, 4th ed., Wiley, 2004

A. Cameron, P. Trivedi, Microeconometrics Using Stata, Stata Press Publication

Uwagi:

Kryteria oceniania:

projekty: 100.00%

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:

Main methods of estimation in econometrics: OLS, GLS, IV, ML; binary choice models - logit, probit; tobit model; ordered logit and ordered probit models; introduction into panel data analysis - fixed and random effects models

Pełny opis:

1) to familiarize students with construction, methods of estimation and applications of typical microeconometrics models, such as logit/probit binary and ordered models, tobit models.

2) to introduce maximum likelihood estimators and show their properties

3) to present applications of microeconometric models in business and economics

4) to get students acquainted with applications of panel data and basic tools such as linear fixed and random effects models

5) to introduce students into the practical use of econometric models: present modern software, analyze literature, construct microeconometric models and be able to draw valid conclusions from them.

Literatura:

Literatura podstawowa:

M. Verbeek, A guide to modern econometrics, Wiley 2012.

Literatura uzupełniająca:

D. Hosmer, S. Lemeshow, Applied logistic regression, Wiley, 2000;

G.S. Maddala, Introduction to Econometrics, 4th ed., Wiley, 2004

A. Cameron, P. Trivedi, Microeconometrics Using Stata, Stata Press Publication

Uwagi:

Kryteria oceniania:

projekty: 100.00%

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: Barbara Cieślik, Ewa Ratuszny, Bartosz Witkowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

Main methods of estimation in econometrics: OLS, GLS, IV, ML; binary choice models - logit, probit; tobit model; ordered logit and ordered probit models; introduction into panel data analysis - fixed and random effects models

Pełny opis:

1) to familiarize students with construction, methods of estimation and applications of typical microeconometrics models, such as logit/probit binary and ordered models, tobit models.

2) to introduce maximum likelihood estimators and show their properties

3) to present applications of microeconometric models in business and economics

4) to get students acquainted with applications of panel data and basic tools such as linear fixed and random effects models

5) to introduce students into the practical use of econometric models: present modern software, analyze literature, construct microeconometric models and be able to draw valid conclusions from them.

Literatura:

Literatura podstawowa:

M. Verbeek, A guide to modern econometrics, Wiley 2012.

Literatura uzupełniająca:

D. Hosmer, S. Lemeshow, Applied logistic regression, Wiley, 2000;

G.S. Maddala, Introduction to Econometrics, 4th ed., Wiley, 2004

A. Cameron, P. Trivedi, Microeconometrics Using Stata, Stata Press Publication

Uwagi:

Kryteria oceniania:

projekty: 100.00%

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:

Main methods of estimation in econometrics: OLS, GLS, IV, ML; binary choice models - logit, probit; tobit model; ordered logit and ordered probit models; introduction into panel data analysis - fixed and random effects models

Pełny opis:

1) to familiarize students with construction, methods of estimation and applications of typical microeconometrics models, such as logit/probit binary and ordered models, tobit models.

2) to introduce maximum likelihood estimators and show their properties

3) to present applications of microeconometric models in business and economics

4) to get students acquainted with applications of panel data and basic tools such as linear fixed and random effects models

5) to introduce students into the practical use of econometric models: present modern software, analyze literature, construct microeconometric models and be able to draw valid conclusions from them.

Literatura:

Literatura podstawowa:

M. Verbeek, A guide to modern econometrics, Wiley 2012.

Literatura uzupełniająca:

D. Hosmer, S. Lemeshow, Applied logistic regression, Wiley, 2000;

G.S. Maddala, Introduction to Econometrics, 4th ed., Wiley, 2004

A. Cameron, P. Trivedi, Microeconometrics Using Stata, Stata Press Publication

Uwagi:

Kryteria oceniania:

projekty: 100.00%

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