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

Prognozowanie i symulacje

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-M1IiEPiS
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: Prognozowanie i symulacje
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Przedmioty kierunkowe (obowiązkowe) do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (3*30h)
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

Założenia (opisowo):


Wymagania wstępne

Statystyka, statystyka matematyczna, ekonometria, modelowanie szeregów czasowych, Wymagania formalne

wiadomości z zakresu matematyki, statystyki, statystyki matematycznej, ekonometrii i modelowania szeregów czasowych.


Skrócony opis:

Celem zajęć jest zapoznanie studentów z metodologicznymi podstawami oraz najważniejszymi metodami prognozowania i symulacji, przede wszystkim na podstawie modeli ekonometrycznych. Zajęcia mają charakter przeglądowy i obejmują zarówno zagadnienia ogólne związane z tematyką przedmiotu, jak i konkretne metody, modele oraz techniki prognostyczne i symulacyjne. Nacisk zostanie położony na przygotowanie studentów do samodzielniej lektury prac empirycznych stosujących omawiane metody, modele oraz techniki prognostyczne i symulacyjne, jak również stworzenie fundamentów do samodzielnej pracy z danymi.

Pełny opis:

Zagadnienia ogólne

1. Wprowadzenie do zagadnień prognozowania i symulacji

2. Niepewność, błąd i jakość prognoz i symulacji

3. Najważniejsze problemy i zagadnienia praktyczne w prognozowaniu i symulacjach

Przegląd wybranych metod i modeli w kontekście prognostycznym i symulacyjnym

4. Proste metody i modele prognostyczne szeregów czasowych

5. Modele ARIMA

6. Modele ADL i ARIMAX

7. Modele strukturalne i semistrukturalne

8. Modele VAR

9. Modele równowagi ogólnej

10. Podejście wskaźnikowe (na przykładzie prognoz koniunktury)

11. Prognozowanie i symulowanie zdarzeń dyskretnych (na przykładzie zagadnienia upadłości)

Zagadnienia dodatkowe (w zależności od ilości dostępnego czasu)

12. Przegląd metod i technik z zakresu uczenia maszynowego

13. Modele z rodziny ARCH

Literatura:

Materiały udostępnione przez prowadzącego

Hendry D., Castle J., Clements M. (2019): Forecasting: An Essential Introduction, Yale University Press.

Hyndman R., Athanasopoulos G. (2018): Forecasting: principles and practice, OTexts.

Tetlock P. E., Gardner D. (2017): Superprognozowanie. Sztuka i nauka prognozowania, CeDeWu.

Efekty uczenia się:

Student powinien znać metodologiczne podstawy oraz najważniejsze metody i modele prognostyczne i symulacyjne. Powinien być również przygotowany do samodzielniej lektury prac empirycznych stosujących omawiane metody, modele oraz techniki prognostyczne i symulacyjne, jak również powinien dysponować solidnymi fundamentami do samodzielnej pracy z danymi w ramach omawianych zagadnień.

Metody i kryteria oceniania:

2/3 badania własne + 1/3 egzamin

Badania własne – 2 prace na rzeczywistych danych w zespołach maksymalnie 2 osobowych. Jedna z prac powinna być poświęcona zagadnieniu prognozowania a druga – symulacji (przy czym możliwe jest połączenie tych dwóch elementów w ramach jednego większego badania). Badania powinny bazować na metodach i modelach omawianych na zajęciach, ale po uprzednim kontakcie z prowadzącym możliwe jest również przeprowadzenie badania według własnego pomysłu.

Opracowanie ma mieć charakter krótkiego raportu ekonometrycznego bez przesadnego obudowania w warstwę literacką. Oprogramowanie ekonometryczne dowolne. Wymagania i szczegóły techniczne zostaną przedstawione na zajęciach.

Egzamin – pisemny, 5-6 pytań/zadań otwartych o charakterze ogólnym weryfikujących:

- umiejętność interpretacji wyników prognoz i symulacji z zakresu metod i modeli omawianych na zajęciach

- podstawową wiedzę z zakresu omawianych na zajęciach metod i modeli prognostyczno-symulacyjnych

Egzamin w trybie stacjonarnym przewidziany jest na 60 minut. Jeżeli zapadnie decyzja o przeprowadzeniu egzaminu w trybie zdalnym, dokładna formuła i czas trwania egzaminu zostaną dostosowane do wytycznych władz Wydziału / UW.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2024-02-19 - 2024-06-16
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Łukasz Postek
Prowadzący grup: Łukasz Postek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Wykład - 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 7.0.3.0 (2024-03-22)