Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z wykorzystaniem narzędzi SAS

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 136110-D
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z wykorzystaniem narzędzi SAS
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy:
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 powinien zdobyć wiedzę na temat teorii szeregów czasowych oraz teorii prognozy.

Student pogłębia wiedzę w zakresie analiz statystyczych.

Student zdobywa wiedzę w zakresie prognozowania na podstawie szeregów czasowych

Umiejętności:

Student powinien zdobyć umiejętność posługiwania się statystycznym programem komputerowym SAS do analizy szeregu czasowego oraz prognozowania.

Student nabywa umiejętności posługiwania się procedurami pisanymi w języku 4GL.

Student nabywa umiejętności przygotowania raportu zawierającego wyniki analizy i prognozowania na podstawie szeregu czasowego.

Kompetencje społeczne:

Student nabywa umiejętności analizy danych opisujących zagadnienia społeczne oraz ich prognozowania

Student nabywa umiejętności wnioskowania na podstawie danych statystycznych w zakresie zagadnień społecznych

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:
Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Ćwiczenia - Ocena
Skrócony opis:

Wprowadzenie do systemu SAS. Analiza szeregów czasowych. Wyznaczanie trendów. Analiza okresowości i sezonowości w szeregach czasowych. Wygładzanie szeregów czasowych. Dekompozycja szeregu czasowego. Prognozowanie przyszłego poziomu zjawisk ekonomicznych. Ocena jakości modeli prognostycznych.
Pełny opis:

Wprowadzenie do systemu SAS. Analiza szeregów czasowych. Wyznaczanie trendów. Analiza okresowości i sezonowości w szeregach czasowych. Wygładzanie szeregów czasowych. Dekompozycja szeregu czasowego. Stacjonarność szeregów czasowych. Zjawisko autoregresji i modelowanie ARIMA. Procedura STATESPACE. Prognozowanie przyszłego poziomu zjawisk ekonomicznych. Ocena jakości modeli prognostycznych.

Zajęcia wchodzą w skład Certyfikatu: Analityk Statystyczny z Systemem SAS.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Łobejko S., Masłowska K., Wojdan R., Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z programem SAS, Oficyna Wydawnicza, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 2014. Zeliaś A., Pawelek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne. Teoria. Przykłady. Zadania, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa 2003. Yaffee R.A., Introduction to time series analysis and forecasting: with application of SAS and SPSS. Academic Press, San Diego CA, 2000; Cieślak M. (red.), Prognozwanie gospodarcze: metody statystyczne, PWN, Warszawa 2001; Dittman P. Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie. Wolter Kluwers Polska Sp. z o.o., Kraków 2008.

Literatura uzupełniająca:

Franses P.H., Time series models for business and economic forecasting, Cambridge Univ. Press, Cambridge 1998; Chartfield C., The analysis of the time series: an introduction., Chapman and Hall, London 1997.

Publikacje własne:

, red. Stanisław ŁOBEJKO, Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z programem SAS.,2015
Uwagi:

Kryteria oceniania:

ocena z ćwiczeń: 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:
Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Ćwiczenia - Ocena
Skrócony opis:

Wprowadzenie do systemu SAS. Analiza szeregów czasowych. Wyznaczanie trendów. Analiza okresowości i sezonowości w szeregach czasowych. Wygładzanie szeregów czasowych. Dekompozycja szeregu czasowego. Prognozowanie przyszłego poziomu zjawisk ekonomicznych. Ocena jakości modeli prognostycznych.
Pełny opis:

Wprowadzenie do systemu SAS. Analiza szeregów czasowych. Wyznaczanie trendów. Analiza okresowości i sezonowości w szeregach czasowych. Wygładzanie szeregów czasowych. Dekompozycja szeregu czasowego. Stacjonarność szeregów czasowych. Zjawisko autoregresji i modelowanie ARIMA. Procedura STATESPACE. Prognozowanie przyszłego poziomu zjawisk ekonomicznych. Ocena jakości modeli prognostycznych.

Zajęcia wchodzą w skład Certyfikatu: Analityk Statystyczny z Systemem SAS.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Łobejko S., Masłowska K., Wojdan R., Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z programem SAS, Oficyna Wydawnicza, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 2014. Zeliaś A., Pawelek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne. Teoria. Przykłady. Zadania, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa 2003. Yaffee R.A., Introduction to time series analysis and forecasting: with application of SAS and SPSS. Academic Press, San Diego CA, 2000; Cieślak M. (red.), Prognozwanie gospodarcze: metody statystyczne, PWN, Warszawa 2001; Dittman P. Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie. Wolter Kluwers Polska Sp. z o.o., Kraków 2008.

Literatura uzupełniająca:

Franses P.H., Time series models for business and economic forecasting, Cambridge Univ. Press, Cambridge 1998; Chartfield C., The analysis of the time series: an introduction., Chapman and Hall, London 1997.

Publikacje własne:

, red. Stanisław ŁOBEJKO, Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z programem SAS.,2015
Uwagi:

Kryteria oceniania:

ocena z ćwiczeń: 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:
Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Ćwiczenia - Ocena
Skrócony opis:

Wprowadzenie do systemu SAS. Analiza szeregów czasowych. Wyznaczanie trendów. Analiza okresowości i sezonowości w szeregach czasowych. Wygładzanie szeregów czasowych. Dekompozycja szeregu czasowego. Prognozowanie przyszłego poziomu zjawisk ekonomicznych. Ocena jakości modeli prognostycznych.
Pełny opis:

Wprowadzenie do systemu SAS. Analiza szeregów czasowych. Wyznaczanie trendów. Analiza okresowości i sezonowości w szeregach czasowych. Wygładzanie szeregów czasowych. Dekompozycja szeregu czasowego. Stacjonarność szeregów czasowych. Zjawisko autoregresji i modelowanie ARIMA. Procedura STATESPACE. Prognozowanie przyszłego poziomu zjawisk ekonomicznych. Ocena jakości modeli prognostycznych.

Zajęcia wchodzą w skład Certyfikatu: Analityk Statystyczny z Systemem SAS.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Łobejko S., Masłowska K., Wojdan R., Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z programem SAS, Oficyna Wydawnicza, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 2014. Zeliaś A., Pawelek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne. Teoria. Przykłady. Zadania, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa 2003. Yaffee R.A., Introduction to time series analysis and forecasting: with application of SAS and SPSS. Academic Press, San Diego CA, 2000; Cieślak M. (red.), Prognozwanie gospodarcze: metody statystyczne, PWN, Warszawa 2001; Dittman P. Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie. Wolter Kluwers Polska Sp. z o.o., Kraków 2008.

Literatura uzupełniająca:

Franses P.H., Time series models for business and economic forecasting, Cambridge Univ. Press, Cambridge 1998; Chartfield C., The analysis of the time series: an introduction., Chapman and Hall, London 1997.

Publikacje własne:

, red. Stanisław ŁOBEJKO, Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z programem SAS.,2015
Uwagi:

Kryteria oceniania:

ocena z ćwiczeń: 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:
Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Ćwiczenia - Ocena
Skrócony opis:

Wprowadzenie do systemu SAS. Analiza szeregów czasowych. Wyznaczanie trendów. Analiza okresowości i sezonowości w szeregach czasowych. Wygładzanie szeregów czasowych. Dekompozycja szeregu czasowego. Prognozowanie przyszłego poziomu zjawisk ekonomicznych. Ocena jakości modeli prognostycznych.
Pełny opis:

Wprowadzenie do systemu SAS. Analiza szeregów czasowych. Wyznaczanie trendów. Analiza okresowości i sezonowości w szeregach czasowych. Wygładzanie szeregów czasowych. Dekompozycja szeregu czasowego. Stacjonarność szeregów czasowych. Zjawisko autoregresji i modelowanie ARIMA. Procedura STATESPACE. Prognozowanie przyszłego poziomu zjawisk ekonomicznych. Ocena jakości modeli prognostycznych.

Zajęcia wchodzą w skład Certyfikatu: Analityk Statystyczny z Systemem SAS.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Łobejko S., Masłowska K., Wojdan R., Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z programem SAS, Oficyna Wydawnicza, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 2014. Zeliaś A., Pawelek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne. Teoria. Przykłady. Zadania, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa 2003. Yaffee R.A., Introduction to time series analysis and forecasting: with application of SAS and SPSS. Academic Press, San Diego CA, 2000; Cieślak M. (red.), Prognozwanie gospodarcze: metody statystyczne, PWN, Warszawa 2001; Dittman P. Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie. Wolter Kluwers Polska Sp. z o.o., Kraków 2008.

Literatura uzupełniająca:

Franses P.H., Time series models for business and economic forecasting, Cambridge Univ. Press, Cambridge 1998; Chartfield C., The analysis of the time series: an introduction., Chapman and Hall, London 1997.

Publikacje własne:

, red. Stanisław ŁOBEJKO, Analiza i prognozowanie szeregów czasowych z programem SAS.,2015
Uwagi:

Kryteria oceniania:

ocena z ćwiczeń: 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