Metody modelowania preferencji
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 236790-S |
Kod Erasmus / ISCED: |
14.3
|
Nazwa przedmiotu: | Metody modelowania preferencji |
Jednostka: | Szkoła Główna Handlowa w Warszawie |
Grupy: |
Przedmioty kierunkowe do wyboru NMMS-MIS |
Punkty ECTS i inne: |
3.00 (zmienne w czasie)
|
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 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Zajęcia prowadzącego
|
|
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 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Wykład, 14 godzin
|
|
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 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Wykład, 14 godzin
|
|
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 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Wykład, 14 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Michał Jakubczyk | |
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 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Wykład, 14 godzin
|
|
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% |
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.