Analiza szeregów czasowych i prognozowanie
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 132010-D |
Kod Erasmus / ISCED: |
11.2
|
Nazwa przedmiotu: | Analiza szeregów czasowych i prognozowanie |
Jednostka: | Szkoła Główna Handlowa w Warszawie |
Grupy: |
Przedmioty kierunkowe do wyboru SLLD-MIS |
Punkty ECTS i inne: |
6.00 (zmienne w czasie)
|
Język prowadzenia: | polski |
Efekty uczenia się: |
Wiedza: Student posiada wiedzę: 1. Dotyczącą analizy i testowania cech szeregów czasowych (testy niestacjonarności, kointegracji; periodogram, korelogram, testy sezonowości). 2. Na temat sposobu konstrukcji i estymacji modeli dynamicznych służących do prognozowania szeregów. 3 Dotyczącą narzędzi opisu, weryfikacji i oceny jakości modeli i prognoz. Umiejętności: Student powinien umieć: 1. Określić cechy szczególne badanych szeregów ekonomicznych, sformułować cele analizy i dobrać typ modelu w celu uzyskania prognoz. 2. Przeprowadzić jakościową analizę na podstawie korelogramu, testów niestacjonarności, periodogramu. Sprawdzić, czy występują wahania sezonowe, zmiany strukturalne, zmiany trendu. Dobrać zmienne zerojedynkowe reprezentujące zmiany strukturalne i cykliczne. 3. Dobrać odpowiedni rząd opóźnień w modelu ARMA. Wyznaczyć rząd integracji szeregów niestacjonarnych, zbudować modele ARIMA dla pojedynczego szeregu lub oszacować relację kointegrującą dla zestawu zmiennych. 4. Przeprowadzić diagnostykę zmienności wariancji (efektu ARCH), skonstruować i oszacować proste modele typu ARCH. 5. Analizować wskaźniki długiej pamięci, klasyfikować szeregi na tej podstawie, uwzględnić wyniki w konstrukcji modeli. 6. Budować prognozy na podstawie modeli, analizować jakość prognoz. Kompetencje społeczne: 1. Umiejętność pracy w zespole, wspólnego planowania realizacji projektu zaliczeniowego. 2. Umiejętność przygotowania raportów z realizacji projektów. 3. Umiejętność komunikowania z otoczeniem i prezentowania wyników zastosowania narzędzi ilościowych. |
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: | Jacek Kotłowski, Ewa Syczewska | |
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 WYK
LAB
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Jacek Kotłowski | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Skrócony opis: |
Patrz semestralny plan zajęć. |
|
Pełny opis: |
Celem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z praktycznymi metodami analizy i prognozowania ekonomicznych szeregów czasowych, przy użyciu tradycyjnych i nowszych ekonometrycznych narzędzi, na podstawie zróżnicowanych przykładów z wykorzystaniem dostępnych pakietów ekonometrycznych. Program: Zapoznanie studentów z metodami praktycznej analizy i prognozowania ekonomicznych szeregów czasowych. Omawiamy metody ad hoc (ekstrapolacja lokalnych trendów), zastosowanie trendów nieliniowych, jak i modele ekonometryczne. Uwzględniamy niestacjonarność szeregów. Budujemy modele ARMA i ARIMA, modele wahań sezonowych (deterministycznych i stochastycznych). Relacje równowagi ekonomicznej modelujemy dzięki analizie kointegracji (metody Engle'a-Grangera i Johansena). Konstruujemy prognozy optymalne i porównujemy dokładność prognoz. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wyd. Naukowe PWN, wydanie 2011 (wybrane rozdziały). Diebold F.X., Elements of forecasting (4th ed.), South-Western 2007 (wybrane rozdziały). Shumway, R.H., Stoffer, D.S., Time series analysis and its applications: with R examples, 3rd ed., Springer, 2010 (wybrane rozdziały) Hyndman R.J., Athanasopoulos G., Forecasting: principles and practice, OTexts, 2016, https://www.otexts.org/fpp (wolny dostęp online). Literatura uzupełniająca: Box G.E.P., G.M. Jenkins, Analiza szeregów czasowych, PWN 1983. Brockwell P.J., R.A. Davis, Introduction to time series and forecasting (2nd ed.), Springer 2002. Enders W., Applied economic time series (3rd ed.), Wiley 2009. H. Lütkepohl, M. Krätzig (ed.), Applied time series econometrics, Cambridge University Press, 2004. Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, red. M. Cieślak (wyd. 2), PWN, 2002. Zeliaś A., B. Pawełek, S. Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN 2003 |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: kolokwium: 65.00% referaty/eseje: 35.00% |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)
Okres: | 2024-10-01 - 2025-02-14 |
Przejdź do planu
PN WYK
LAB
LAB
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Jacek Kotłowski | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Grupy łączone SLLD+NLLP: | D+P |
|
Skrócony opis: |
Patrz semestralny plan zajęć. |
|
Pełny opis: |
Celem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z praktycznymi metodami analizy i prognozowania ekonomicznych szeregów czasowych, przy użyciu tradycyjnych i nowszych ekonometrycznych narzędzi, na podstawie zróżnicowanych przykładów z wykorzystaniem dostępnych pakietów ekonometrycznych. Program: Zapoznanie studentów z metodami praktycznej analizy i prognozowania ekonomicznych szeregów czasowych. Omawiamy metody ad hoc (ekstrapolacja lokalnych trendów), zastosowanie trendów nieliniowych, jak i modele ekonometryczne. Uwzględniamy niestacjonarność szeregów. Budujemy modele ARMA i ARIMA, modele wahań sezonowych (deterministycznych i stochastycznych). Relacje równowagi ekonomicznej modelujemy dzięki analizie kointegracji (metody Engle'a-Grangera i Johansena). Konstruujemy prognozy optymalne i porównujemy dokładność prognoz. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wyd. Naukowe PWN, wydanie 2011 (wybrane rozdziały). Diebold F.X., Elements of forecasting (4th ed.), South-Western 2007 (wybrane rozdziały). Shumway, R.H., Stoffer, D.S., Time series analysis and its applications: with R examples, 3rd ed., Springer, 2010 (wybrane rozdziały) Hyndman R.J., Athanasopoulos G., Forecasting: principles and practice, OTexts, 2016, https://www.otexts.org/fpp (wolny dostęp online). Literatura uzupełniająca: Box G.E.P., G.M. Jenkins, Analiza szeregów czasowych, PWN 1983. Brockwell P.J., R.A. Davis, Introduction to time series and forecasting (2nd ed.), Springer 2002. Enders W., Applied economic time series (3rd ed.), Wiley 2009. H. Lütkepohl, M. Krätzig (ed.), Applied time series econometrics, Cambridge University Press, 2004. Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, red. M. Cieślak (wyd. 2), PWN, 2002. Zeliaś A., B. Pawełek, S. Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN 2003 |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: kolokwium: 65.00% referaty/eseje: 35.00% |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2024-02-24 - 2024-09-30 |
Przejdź do planu
PN WYK
LAB
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Rumiana Górska, Jacek Kotłowski, Ewa Syczewska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Grupy łączone SLLD+NLLP: | D+P |
|
Skrócony opis: |
Patrz semestralny plan zajęć. |
|
Pełny opis: |
Celem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z praktycznymi metodami analizy i prognozowania ekonomicznych szeregów czasowych, przy użyciu tradycyjnych i nowszych ekonometrycznych narzędzi, na podstawie zróżnicowanych przykładów z wykorzystaniem dostępnych pakietów ekonometrycznych. Program: Zapoznanie studentów z metodami praktycznej analizy i prognozowania ekonomicznych szeregów czasowych. Omawiamy metody ad hoc (ekstrapolacja lokalnych trendów), zastosowanie trendów nieliniowych, jak i modele ekonometryczne. Uwzględniamy niestacjonarność szeregów. Budujemy modele ARMA i ARIMA, modele wahań sezonowych (deterministycznych i stochastycznych). Relacje równowagi ekonomicznej modelujemy dzięki analizie kointegracji (metody Engle'a-Grangera i Johansena). Konstruujemy prognozy optymalne i porównujemy dokładność prognoz. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wyd. Naukowe PWN, wydanie 2011 (wybrane rozdziały). Diebold F.X., Elements of forecasting (4th ed.), South-Western 2007 (wybrane rozdziały). Shumway, R.H., Stoffer, D.S., Time series analysis and its applications: with R examples, 3rd ed., Springer, 2010 (wybrane rozdziały) Hyndman R.J., Athanasopoulos G., Forecasting: principles and practice, OTexts, 2016, https://www.otexts.org/fpp (wolny dostęp online). Literatura uzupełniająca: Box G.E.P., G.M. Jenkins, Analiza szeregów czasowych, PWN 1983. Brockwell P.J., R.A. Davis, Introduction to time series and forecasting (2nd ed.), Springer 2002. Enders W., Applied economic time series (3rd ed.), Wiley 2009. H. Lütkepohl, M. Krätzig (ed.), Applied time series econometrics, Cambridge University Press, 2004. Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, red. M. Cieślak (wyd. 2), PWN, 2002. Zeliaś A., B. Pawełek, S. Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN 2003 |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: kolokwium: 65.00% referaty/eseje: 35.00% |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2023-10-01 - 2024-02-23 |
Przejdź do planu
PN WYK
LAB
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Rumiana Górska, Jacek Kotłowski, Ewa Syczewska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Grupy łączone SLLD+NLLP: | D+P |
|
Skrócony opis: |
Patrz semestralny plan zajęć. |
|
Pełny opis: |
Celem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z praktycznymi metodami analizy i prognozowania ekonomicznych szeregów czasowych, przy użyciu tradycyjnych i nowszych ekonometrycznych narzędzi, na podstawie zróżnicowanych przykładów z wykorzystaniem dostępnych pakietów ekonometrycznych. Program: Zapoznanie studentów z metodami praktycznej analizy i prognozowania ekonomicznych szeregów czasowych. Omawiamy metody ad hoc (ekstrapolacja lokalnych trendów), zastosowanie trendów nieliniowych, jak i modele ekonometryczne. Uwzględniamy niestacjonarność szeregów. Budujemy modele ARMA i ARIMA, modele wahań sezonowych (deterministycznych i stochastycznych). Relacje równowagi ekonomicznej modelujemy dzięki analizie kointegracji (metody Engle'a-Grangera i Johansena). Konstruujemy prognozy optymalne i porównujemy dokładność prognoz. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wyd. Naukowe PWN, wydanie 2011 (wybrane rozdziały). Diebold F.X., Elements of forecasting (4th ed.), South-Western 2007 (wybrane rozdziały). Shumway, R.H., Stoffer, D.S., Time series analysis and its applications: with R examples, 3rd ed., Springer, 2010 (wybrane rozdziały) Hyndman R.J., Athanasopoulos G., Forecasting: principles and practice, OTexts, 2016, https://www.otexts.org/fpp (wolny dostęp online). Literatura uzupełniająca: Box G.E.P., G.M. Jenkins, Analiza szeregów czasowych, PWN 1983. Brockwell P.J., R.A. Davis, Introduction to time series and forecasting (2nd ed.), Springer 2002. Enders W., Applied economic time series (3rd ed.), Wiley 2009. H. Lütkepohl, M. Krätzig (ed.), Applied time series econometrics, Cambridge University Press, 2004. Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, red. M. Cieślak (wyd. 2), PWN, 2002. Zeliaś A., B. Pawełek, S. Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN 2003 |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: kolokwium: 65.00% referaty/eseje: 35.00% |
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.