Ekonometria E-MSG-LS-O.14
Wykład (W) Semestr zimowy 2023/2024

Literatura podstawowa:

1. Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2010.

2. Nowak E., Zarys metod ekonometrii, PWE, Warszawa 2008.

3. Gruszczyński M., Podgórska M., Ekonometria, SGH, Warszawa, 2010.

4. Red. Gruszczyński M., Ekonometria i badania operacyjne. Podręcznik dla studiów licencjackich, PWN, Warszawa 2011.

Literatura uzupełniająca:

5. Kisielińska J., Podstawy ekonometrii w Excelu. Wydawnictwo SGGW, Warszawa 2012.

6. Borkowski B., Dudek H., Szczęsny W.. Ekonometria. Wybrane zagadnienia. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003.

7. Maddala G.S. 2006. Ekonometria. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.

Wiedza

Student:

W1 - zna i rozumie istotę i narzędzia ekonometrii

W2- identyfikuje składowe opisowych modeli ekonometycznych w wybranych obszarach praktyki gospodarczej

W3 - zna procedury estymacji i weryfikacji wybranych klas modeli ekonometrycznych

Umiejętności

Student:

U1 - formułuje modele ekonometryczne

U2 - potrafi dokonać estymacji parametrów modeli ekonometrycznych, weryfikacji i prognozy z modelu

U3 - interpretuje wyniki procesu estymacji, weryfikacji i aplikacji modeli ekonometrycznych

Kompetencje

Student:

K1- współpracuje w grupie i rekomenduje wykorzystanie modeli ekonometrycznych

K2- ma świadomość ograniczeń modeli ekonometrycznych i adaptacji ich wyników w praktyce

K3- ma świadomość wpływu rzetelności informacji przy aplikacji modeli w praktyce

Egzamin pisemny/testowy z wykorzystaniem platformy e-learningowej Wirtualny kampus UMCS

0-50% - NDST

50-60% - DST

60-70% - DST+

70-80% - DB

80-90% - DB+

90-100% - BDB

1. Etapy, narzędzia i efekty modelowania ekonometrycznego

2. Wybrane metody doboru zmiennych objaśniających do liniowych modeli ekonometrycznych

3. Idea, założenia i procedura estymacji parametrów modelu Metodą Najmniejszych Kwadratów

4. Weryfikacja i ocena jakości modelu liniowego

5. Aplikacja modeli ekonometrycznych do budowy prognoz punktowych i przedziałowych

6. Modele nieliniowe

7. Modele autoregresyjne

Wykład informacyjny

Wykład problemowy

Analiza przypadków z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego i Gretl oraz prezentacji multimedialnej w Power Point