Ekonometria przestrzenna

Znajomość ekonometrii.

Godziny kontaktowe (z udziałem nauczyciela akademickiego):

wykład 15h

ćwiczenia 30h

Łącznie: 45h/3 ECTS

Godziny niekontaktowe (praca własna studenta):

studiowanie literatury 25h

przygotowanie się do ćwiczeń 30h

przygotowanie i prezentacja projektu 60h

Łącznie: 115h/5 ECTS

Sumarycznie: 160h/8 ECTS

Przygotowanie projektu zaliczeniowego

Zajęcia obejmują wykład oraz ćwiczenia w laboratorium komputerowym. Studiowanie Ekonometrii przestrzennej wymaga znajomości ekonometrii oraz podstaw statystyki opisowej i matematycznej.

Program przedmiotu obejmuje wizualizację danych regionalnych, konstrukcję macierzy wag przestrzennych, specyfikację, estymację i testowanie modeli przestrzennych oraz zastosowanie praktyczne analiz przestrzennych.

Koncepcja nauczania tego przedmiotu zakłada znacznie większy nacisk na

zastosowania niż teorię. Ekonometria przestrzenna jest odpowiednim wprowadzeniem do korzystania z metod ilościowych w ekonomii, finansach, zarządzaniu i marketingu.

Podstawowa

1. Suchecki B. (red.), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele analizy danych przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2010.

2. Suchecki B. (red.), Ekonometria Przestrzenna II. Modele zaawansowane, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2012.

3. Arbia G., A Primer for Spatial Econometrics. With Applications in R, Palgrave Macmillan, 2014.

Uzupełniająca

1. Anselin L., Spatial Econometrics: Methods and Models, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1988.

2. Le Sage J., Pace R.K., Introduction to Spatial Econometrics, Chapman & Hall/CRC, 2009.

Wiedza:

W1: Student zna metody analizy zjawisk ekonomicznych w ujęciu przestrzennym.

W2: Student zna pojęcie oraz strukturę macierzy wag przestrzennych.

W3: Student zna podstawowe specyfikacje modeli przestrzennych.

W4: Student rozumie specyfikę estymacji modeli przestrzennych.

W4: Student wyjaśnia rolę ekonometrii przestrzennej w analizie zjawisk ekonomicznych.

Umiejętności:

U1: Student potrafi wizualizować dane przestrzenne.

U2: Student umie szacować i interpretować parametry modeli przestrzennych.

U3: Student używa metod analizy danych przestrzennych do modelowania i interpretowania zjawisk ekonomicznych.

Kompetencje społeczne:

K1: Student potrafi współpracować w grupie 2-osobowej w trakcie przygotowywania projektu.

K2: Student chętnie podejmuje się prowadzenia analiz przestrzennych w każdym obszarze nauk ekonomicznych i zarządzania.