Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Metody modelowania preferencji

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 236790-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: Metody modelowania preferencji
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Przedmioty kierunkowe do wyboru SMMD-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:

Student zna korzyści z poznania preferencji społecznych w zakresie decyzji publicznych.

Student zna kilka metod szacowania użyteczności.

Student zna metody estymacji parametrów modeli opisujących preferencje.

Umiejętności:

Student umie zaprojektować badanie pozwalające na szacowanie preferencji (w szczególności w odniesieniu do stanu zdrowia).

Student umie dopasować specyfikację modelu ekonometrycznego/bayesowskiego do założonej struktury preferencji.

Student umie wykorzystać narzędzia komputerowe do oszacowania parametrów modelu na podstawie zbioru danych.

Kompetencje społeczne:

Student rozumie odpowiedzialność decydenta w decyzjach publicznych.

Student rozumie uwarunkowania i ograniczenia etyczne (np. wpływ światopoglądu) przy badaniu preferencji

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: Michał Jakubczyk
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, 10 godzin więcej informacji
Wykład, 20 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

Wspomagania decyzji w problemach wielokryterialnych (np. metoda SMART - Simple Multi-Attribute Rating Technique). Wspomaganie wyboru grupowego (np. DEA/Assurance region). Metody szacowania użyteczności stanu zdrowia (np. time trade-off, standard gamble). Metody szacowania preferencji oparte na deklarowanym wyborze (np. Discrete Choice Experiment, Best-Worst Scaling). Metody szacowania parametrów modelu w podejściu częstościowym i bayesowskim.

Pełny opis:

Poznanie preferencji społecznych jest istotnym elementem procesu podejmowania decyzji publicznych (np. na których aspektach jakości życia związanej ze zdrowiem społeczeństwu zależy najbardziej - zatem jak oceniać korzyści ze stosowania technologii medycznych) oraz biznesowych (na których atrybutach produktu potencjalnym klientom zależy najbardziej). Celem przedmiotu jest zapoznanie słuchaczy z wybranymi metodami szacowania preferencji (np. Best-Worst Scaling lub Discrete Choice Experiment), metodami estymacji (ekonometria panelowa, hierarchiczne modelowanie bayesowskie) i narzędziami (np. R, jags, Stan). Przedstawione zastosowania będą dotyczyły głównie rynku ochrony zdrowia.
Literatura:

Literatura podstawowa:

- Artykuły naukowe będą wskazywane w trakcie wykładu

- D.A. Hensher, J.M. Rose, W.H. Greene, Applied Choice Analysis, 2015

- J.J. Louviere, T.N. Flynn, A. A. J. Marley, Best-Worst Scaling: Theory, Methods and Applications, 2015

- K. Train, Discrete Choice Methods with Simulation, 2002

Literatura uzupełniająca:

wskazywane w trakcie semestru artykuły, np.:

- A. Baillon, Eliciting Subjective Probabilities Through Exchangeable Events: An Advantage and a Limitation, Decision Analysis, 2009

- N. Bansback, J. Brazier, A. Tsuchiya, A. Anis, Using a discrete choice experiment to estimate health state utility values, Journal of Health Economics, 2012

- D. Golicki, M. Jakubczyk, M. Niewada, W. Wrona, J. Busschbach, "Valuation of EQ-5D Health States in Poland: First TTO-based Social Value Set in Central and Eastern Europe", Value in Health, 2010, 13(2), 289-297;

- M. Jakubczyk, D. Golicki, M. Niewada, "The impact of a belief in life after death on health-state preferences: True difference or artifact?", Quality of Life Research, 2016, 25(12), 2997-3008;

- Jakubczyk M, Craig BM, Barra M, Groothuis-Oudshoorn CGM, Hartman JD, Huynh E, Ramos-Go?i JM, Stolk EA, Rand K., Choice Defines Value: A Predictive Modeling Competition in Health Preference Research, Value in Health, 2018, 21 (2), 229-238
Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 50.00%

referaty/eseje: 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, 10 godzin więcej informacji
Wykład, 20 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

Wspomagania decyzji w problemach wielokryterialnych (np. metoda SMART - Simple Multi-Attribute Rating Technique). Wspomaganie wyboru grupowego (np. DEA/Assurance region). Metody szacowania użyteczności stanu zdrowia (np. time trade-off, standard gamble). Metody szacowania preferencji oparte na deklarowanym wyborze (np. Discrete Choice Experiment, Best-Worst Scaling). Metody szacowania parametrów modelu w podejściu częstościowym i bayesowskim.

Pełny opis:

Poznanie preferencji społecznych jest istotnym elementem procesu podejmowania decyzji publicznych (np. na których aspektach jakości życia związanej ze zdrowiem społeczeństwu zależy najbardziej - zatem jak oceniać korzyści ze stosowania technologii medycznych) oraz biznesowych (na których atrybutach produktu potencjalnym klientom zależy najbardziej). Celem przedmiotu jest zapoznanie słuchaczy z wybranymi metodami szacowania preferencji (np. Best-Worst Scaling lub Discrete Choice Experiment), metodami estymacji (ekonometria panelowa, hierarchiczne modelowanie bayesowskie) i narzędziami (np. R, jags, Stan). Przedstawione zastosowania będą dotyczyły głównie rynku ochrony zdrowia.
Literatura:

Literatura podstawowa:

- Artykuły naukowe będą wskazywane w trakcie wykładu

- D.A. Hensher, J.M. Rose, W.H. Greene, Applied Choice Analysis, 2015

- J.J. Louviere, T.N. Flynn, A. A. J. Marley, Best-Worst Scaling: Theory, Methods and Applications, 2015

- K. Train, Discrete Choice Methods with Simulation, 2002

Literatura uzupełniająca:

wskazywane w trakcie semestru artykuły, np.:

- A. Baillon, Eliciting Subjective Probabilities Through Exchangeable Events: An Advantage and a Limitation, Decision Analysis, 2009

- N. Bansback, J. Brazier, A. Tsuchiya, A. Anis, Using a discrete choice experiment to estimate health state utility values, Journal of Health Economics, 2012

- D. Golicki, M. Jakubczyk, M. Niewada, W. Wrona, J. Busschbach, "Valuation of EQ-5D Health States in Poland: First TTO-based Social Value Set in Central and Eastern Europe", Value in Health, 2010, 13(2), 289-297;

- M. Jakubczyk, D. Golicki, M. Niewada, "The impact of a belief in life after death on health-state preferences: True difference or artifact?", Quality of Life Research, 2016, 25(12), 2997-3008;

- Jakubczyk M, Craig BM, Barra M, Groothuis-Oudshoorn CGM, Hartman JD, Huynh E, Ramos-Go?i JM, Stolk EA, Rand K., Choice Defines Value: A Predictive Modeling Competition in Health Preference Research, Value in Health, 2018, 21 (2), 229-238
Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 50.00%

referaty/eseje: 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, 10 godzin więcej informacji
Wykład, 20 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

Wspomagania decyzji w problemach wielokryterialnych (np. metoda SMART - Simple Multi-Attribute Rating Technique). Wspomaganie wyboru grupowego (np. DEA/Assurance region). Metody szacowania użyteczności stanu zdrowia (np. time trade-off, standard gamble). Metody szacowania preferencji oparte na deklarowanym wyborze (np. Discrete Choice Experiment, Best-Worst Scaling). Metody szacowania parametrów modelu w podejściu częstościowym i bayesowskim.

Pełny opis:

Poznanie preferencji społecznych jest istotnym elementem procesu podejmowania decyzji publicznych (np. na których aspektach jakości życia związanej ze zdrowiem społeczeństwu zależy najbardziej - zatem jak oceniać korzyści ze stosowania technologii medycznych) oraz biznesowych (na których atrybutach produktu potencjalnym klientom zależy najbardziej). Celem przedmiotu jest zapoznanie słuchaczy z wybranymi metodami szacowania preferencji (np. Best-Worst Scaling lub Discrete Choice Experiment), metodami estymacji (ekonometria panelowa, hierarchiczne modelowanie bayesowskie) i narzędziami (np. R, jags, Stan). Przedstawione zastosowania będą dotyczyły głównie rynku ochrony zdrowia.
Literatura:

Literatura podstawowa:

- Artykuły naukowe będą wskazywane w trakcie wykładu

- D.A. Hensher, J.M. Rose, W.H. Greene, Applied Choice Analysis, 2015

- J.J. Louviere, T.N. Flynn, A. A. J. Marley, Best-Worst Scaling: Theory, Methods and Applications, 2015

- K. Train, Discrete Choice Methods with Simulation, 2002

Literatura uzupełniająca:

wskazywane w trakcie semestru artykuły, np.:

- A. Baillon, Eliciting Subjective Probabilities Through Exchangeable Events: An Advantage and a Limitation, Decision Analysis, 2009

- N. Bansback, J. Brazier, A. Tsuchiya, A. Anis, Using a discrete choice experiment to estimate health state utility values, Journal of Health Economics, 2012

- D. Golicki, M. Jakubczyk, M. Niewada, W. Wrona, J. Busschbach, "Valuation of EQ-5D Health States in Poland: First TTO-based Social Value Set in Central and Eastern Europe", Value in Health, 2010, 13(2), 289-297;

- M. Jakubczyk, D. Golicki, M. Niewada, "The impact of a belief in life after death on health-state preferences: True difference or artifact?", Quality of Life Research, 2016, 25(12), 2997-3008;

- Jakubczyk M, Craig BM, Barra M, Groothuis-Oudshoorn CGM, Hartman JD, Huynh E, Ramos-Go?i JM, Stolk EA, Rand K., Choice Defines Value: A Predictive Modeling Competition in Health Preference Research, Value in Health, 2018, 21 (2), 229-238
Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 50.00%

referaty/eseje: 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, 10 godzin więcej informacji
Wykład, 20 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

Wspomagania decyzji w problemach wielokryterialnych (np. metoda SMART - Simple Multi-Attribute Rating Technique). Wspomaganie wyboru grupowego (np. DEA/Assurance region). Metody szacowania użyteczności stanu zdrowia (np. time trade-off, standard gamble). Metody szacowania preferencji oparte na deklarowanym wyborze (np. Discrete Choice Experiment, Best-Worst Scaling). Metody szacowania parametrów modelu w podejściu częstościowym i bayesowskim.

Pełny opis:

Poznanie preferencji społecznych jest istotnym elementem procesu podejmowania decyzji publicznych (np. na których aspektach jakości życia związanej ze zdrowiem społeczeństwu zależy najbardziej - zatem jak oceniać korzyści ze stosowania technologii medycznych) oraz biznesowych (na których atrybutach produktu potencjalnym klientom zależy najbardziej). Celem przedmiotu jest zapoznanie słuchaczy z wybranymi metodami szacowania preferencji (np. Best-Worst Scaling lub Discrete Choice Experiment), metodami estymacji (ekonometria panelowa, hierarchiczne modelowanie bayesowskie) i narzędziami (np. R, jags, Stan). Przedstawione zastosowania będą dotyczyły głównie rynku ochrony zdrowia.
Literatura:

Literatura podstawowa:

- Artykuły naukowe będą wskazywane w trakcie wykładu

- D.A. Hensher, J.M. Rose, W.H. Greene, Applied Choice Analysis, 2015

- J.J. Louviere, T.N. Flynn, A. A. J. Marley, Best-Worst Scaling: Theory, Methods and Applications, 2015

- K. Train, Discrete Choice Methods with Simulation, 2002

Literatura uzupełniająca:

wskazywane w trakcie semestru artykuły, np.:

- A. Baillon, Eliciting Subjective Probabilities Through Exchangeable Events: An Advantage and a Limitation, Decision Analysis, 2009

- N. Bansback, J. Brazier, A. Tsuchiya, A. Anis, Using a discrete choice experiment to estimate health state utility values, Journal of Health Economics, 2012

- D. Golicki, M. Jakubczyk, M. Niewada, W. Wrona, J. Busschbach, "Valuation of EQ-5D Health States in Poland: First TTO-based Social Value Set in Central and Eastern Europe", Value in Health, 2010, 13(2), 289-297;

- M. Jakubczyk, D. Golicki, M. Niewada, "The impact of a belief in life after death on health-state preferences: True difference or artifact?", Quality of Life Research, 2016, 25(12), 2997-3008;

- Jakubczyk M, Craig BM, Barra M, Groothuis-Oudshoorn CGM, Hartman JD, Huynh E, Ramos-Go?i JM, Stolk EA, Rand K., Choice Defines Value: A Predictive Modeling Competition in Health Preference Research, Value in Health, 2018, 21 (2), 229-238
Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 50.00%

referaty/eseje: 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