Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Programowanie narzędzi analitycznych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-M1IiEPNA
Kod Erasmus / ISCED: 14.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Programowanie narzędzi analitycznych
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Przedmioty obowiązkowe dla I r. studiów magisterskich drugiego stopnia - Informatyka i Ekonometria
Punkty ECTS i inne: 4.00 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
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Skrócony opis:

Zajęcia mają umożliwiać zdobycie umiejętności tworzenia procedur, funkcji i programów do analiz statystycznych i ekonometrycznych. Programowanie narzędzi analitycznych ma pozwalać zgłębić znajomość technik analizy i modelowania poznanych na licencjackim etapie studiów. Przedmiot ma wzmocnić samodzielność analityczną studentów na innych przedmiotach II etapu studiów. Studenci wykorzystywać będą głównie wiedzę z przedmiotów Statystyka Matematyczna i Ekonometria. Zdobyta wiedza i umiejętności mają stanowić podstawę dla przedmiotów ze studiów magisterskich na specjalizacji Informatyka i Ekonometria

Pełny opis:

Tworzenie nowych technik statystycznych i modeli ekonometrycznych wiąże się z koniecznością ich oprogramowania. Niejednokrotnie, w pracy badawczej czy analitycznej, podczas wnioskowania pojawia się potrzeba dostosowania istniejących modeli do analizowanych danych. Czasami, charakter danych jest na tyle odmienny od wcześniej rozważanych, że niezbędne jest stworzenie autorskiego modelu czy narzędzia statystycznego opartego o inne niż standardowe założenie czy rozkład.

Zajęcia w zamierzeniu mają korzystać z przedmiotów z pierwszego etapu studiów: Statystyka Matematyczna i Ekonometria (poziom podstawowy). Przedmiot ma wzmocnić samodzielność analityczną studentów na innych przedmiotach II etapu studiów. Przedmiot ma tworzyć podstawy dla przedmiotów z etapu magisterskiego.

Lista tematów:

(1) Wstęp do R, podstawowe obliczenia, tworzenie wektorów i macierzy.

(2) Programowanie podstawowych testów statystycznych.

(3) Programowanie Metody Najmniejszych Kwadratów.

(4) Wstęp do Metody Największej Wiarygodności.

(5) Wykresy funkcji wiarygodności. Maksymalizacja funkcji log-wiarygodności od jednego parametru.

(6) Maksymalizacja funkcji log-wiarygodności od wielu parametrów z użyciem gradientu i hesjanu. Wykresy 3D.

(7) Wstęp do Metody Momentów.

(8) Wstęp do Uogólnionej Metody Momentów.

(9) Estymacja parametrów Uogólnioną Metodą Momentów.

(10) Kolokwium

(11) Bootstrap

(12)-(15) Eksperymenty Monte Carlo.

Literatura:

1. Materiały przygotowane przez prowadzącego

2. Givens G.H., Hoeting J.A., Computational Statistics, John Wiley & Sons, 2012

3. Laura M. Chihara,Tim C. Hesterberg, Mathematical Statistics with Resampling and R, John Wiley & Sons, 2011

4. Mycielski J., Skrypt do Ekonometrii, Wydział Nauk Ekonomicznych

Efekty uczenia się:

A) Wiedza

Student ma wiedzę o podstawach tworzenia funkcji i programów do celów statystycznych i ekonometrycznych.

1. Student zna wady i zalety wykorzystywania programów komputerowych w analizowaniu danych.

2. Student zna podstawowe techniki i narzędzia informatyczne.

3. Student zna wybrane narzędzia analityczne i obliczeniowe wykorzystywane w pracy ekonomisty.

B) Umiejętności

Student potrafi korzystać z programów statystyczno-ekonometrycznych, tworzyć funkcję oraz programy, adaptować procedury napisane przez innych naukowców.

1. Student umie analizować dane za pomocą podstawowych narzędzi statystycznych i ekonometrycznych.

2. Student potrafi skonstruować własne funkcje i skrypty.

3. Student potrafi stworzyć funkcje i skrypty realizujące testy i modele statyczne i ekonometryczne będące rozwinięciami klasycznych metod.

4. Student potrafi pracować z podstawowymi formatami danych oraz strukturami danych.

5. Student potrafi wykorzystać metody badawcze do rozwiązywania zadań.

6. Student umie wykorzystywać funkcje i skrypty przygotowane przez innych badaczy i analityków.

7. Student potrafi dobrać narzędzie analityczne do rozwiązania problemu z zakresu ekonomii, finansów i dziedzin pokrewnych.

8. Student umie wykonać szereg operacji obliczeniowych i analitycznych w celu znalezienia rozwiązania zadania.

9. Student potrafi przeprowadzić analizę uzyskanych wyników, zinterpretować ich sens ekonomiczny i stworzyć raport z wykonanej analizy.

C) Kompetencje społeczne

Student ma świadomość konieczności uzupełniania i doskonalenia wiedzy i umiejętności.

1. Student potrafi komunikatywnie zaprezentować dane w postaci tabel i wykresów.

2. Student jest przygotowany do samodzielnego rozszerzania wiedzy.

3. Student potrafi pracować z programami przygotowanymi przez innych oraz przygotowywać programy, które mogą być wykorzystywane przez innych.

4. Student umie ocenić możliwość wykorzystania wybranego narzędzia do rozwiązania problemu.

5. Student rozumie ograniczenia technik informatycznych w analizowaniu skomplikowanych zjawisk gospodarczych.

KW01, KW02, KW03, KW04, KU01, KU02, KU03, KU04, KU05, KU06, KU07, KK01, KK02, KK03

Metody i kryteria oceniania:

Metody i kryteria oceniania:

W skład oceny wchodzą testy na początku każdych zajęć (30%) oceny, praca na zajęciach (20% oceny), duża kartkówka (w okolicy połowy semestru, 20%) oraz praca zaliczeniowa (projekt, 30% oceny).

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-20
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Janusz Gajda, Rafał Woźniak
Prowadzący grup: Janusz Gajda, Rafał Woźniak
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Konwersatorium - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2022-10-01 - 2023-01-29
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Janusz Gajda, Rafał Woźniak
Prowadzący grup: Janusz Gajda, Rafał Woźniak
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Konwersatorium - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.
ul. Długa 44/50
00-241 Warszawa
tel: +48 22 55 49 126 https://www.wne.uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 6.8.0.0-1 (2022-08-01)