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

Ekonometria przestrzenna w R

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-ZEWW404
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: Ekonometria przestrzenna w R
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Przedmioty kierunkowe (obowiązkowe) do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (3*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 1 (3*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 4 (1*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru- studia I stopnia EP
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich MSEM
Punkty ECTS i inne: 3.00 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:

nieobowiązkowe

Założenia (opisowo):

Wymagania formalne

Umiejętność testowania hipotez statystycznych, estymacji modeli ekonometrycznych, podstawy programowania obiektowego

Założenia wstępne

Ekonometria, Statystyka matematyczna


Skrócony opis:

Ekonometria przestrzenna zajmuje się problemami zależności przestrzennej oraz zróżnicowania przestrzennego, operując na danych geo-lokalizowanych. Głównym celem zajęć jest zapoznanie studentów z metodami analizy i testowania przestrzennej zależności oraz warsztatem estymacji i interpretacji modeli przestrzennych. Studenci podczas zajęć poznają także problematykę i specyfikę badań przestrzennych i wizualizacji na mapach danych regionalnych i punktowych. Studenci pracować będą wykorzystując program R, stąd też część zajęć poświęcona będzie nauce tego programu (wcześniejsza znajomość programu nie jest wymagana). Zajęcia mają charakter warsztatowo-praktyczny. Zaliczenie odbywa się na podstawie przygotowanego projektu badawczego, samodzielnie lub w grupach i przez przygotowanie recenzji artykułu (tekst w jęz.ang wybrany przez prowadzącego).

Pełny opis:

Metody ekonometrii i statystyki przestrzennej wykorzystywane są w badaniach regionalnych, badaniach rynku nieruchomości, zasobów naturalnych, ekonomii środowiska, ekonomii sektora publicznego i ekonomii międzynarodowej, innowacji, ubezpieczeń etc., a także lokalizacji przedsiębiorstw. Analizy tych zagadnień z użyciem klasycznej statystyki i ekonometrii, ignorujących przestrzenne zależności, dają błędne wyniki. Ekonometria przestrzenna pozwala widzieć zależność między obserwacjami sąsiedzkimi i uwzględniać tę informację w modelowaniu. Jest to uzupełnienie metod tradycyjnych w odniesieniu do problemów przestrzennych, ale wymaga specyficznych zbiorów danych (danych geo-lokalizowanych oraz map konturowych) oraz wyspecjalizowanych pakietów ekonometryczno-statystycznych.

Studenci w trakcie zajęć w sposób przystępny poznają warsztat ekonometrii przestrzennej, od podstaw do poziomu umożliwiającego przeprowadzenie własnych badań. Wykorzystywany program R jest typu Open Source (www.r-project.org) , dzięki czemu może być wykorzystywany bez ograniczeń i bez kosztów zarówno w pracy naukowej jak i w celach komercyjnych.

Poruszane zagadnienia:

• Czym jest ekonometria przestrzenna? Specyfika badań przestrzennych, efekty przestrzenne - dane, typy zależności przestrzennych, zróżnicowanie przestrzenne, związki w przestrzeni

• Wizualizacja danych regionalnych i punktowych – wyznaczanie centroidów, mapowanie warstwowe, operowanie geometriami przestrzennymi

• Przestrzenna macierz wag - konstrukcja, właściwości, operacje, wykorzystanie

• Formalizacja zależności przestrzennej - przestrzenny operator opóźnień (spatial lag), miary autokorelacji przestrzennej (I Morana, LISA), testowanie zależności przestrzennej

• Specyfikacja i testowanie modeli przestrzennych – modele z jednym (SLX, SLM, SEM), dwoma (SAC, SDM, SDEM) lub trzema (GNS) komponentami przestrzennymi, testy AIC, BIC, LR, I Morana dla reszt

• Modele złożone – modele interakcji przestrzennych, modele panelowe, modele kumulatywne

• klastrowanie danych przestrzennych, teselacja dla danych punktowych

• Zastosowania praktyczne analiz przestrzennych – na podstawie wybranych artykułów

Literatura:

Literatura obowiązkowa:

- Kopczewska K., Ekonometria i statystyka przestrzenna, CeDeWu, Warszawa, 2006

- Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P., (red), 2009, Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu, Warszawa

Literatura uzupełniająca:

- LeSage, J., & Pace, R. K. (2009). Introduction to spatial econometrics. Chapman and Hall/CRC.

- Bivand, R. S., Pebesma, E. J., Gomez-Rubio, V., & Pebesma, E. J. (2008). Applied spatial data analysis with R (Vol. 747248717). New York: Springer.

- Chun, Y., & Griffith, D. A. (2013). Spatial statistics and geostatistics: theory and applications for geographic information science and technology. Sage.

- Fotheringham, A. S., & Rogerson, P. A. (Eds.). (2008). The SAGE handbook of spatial analysis. Sage.

Efekty uczenia się:

WIEDZA

• Zna w sposób pogłębiony metody i narzędzia opisu zjawisk ekonomicznych i społecznych w ujęciu przestrzennym. Zna statystyki i modele przestrzenne. Zna źródła pozyskiwania danych regionalnych. Zna sposoby wykorzystania zaawansowanego programu statystycznego w opisie zjawisk ekonomicznych i społecznych.

• Przez pracę z programem na licencji Open Source oraz przez wykorzystanie materiałów dydaktycznych wytworzonych na WNE UW zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego oraz potrafi skorzystać z narzędzi udostępnionych na zasadach Open Source oraz Creative Commons

• Zna możliwości aplikacyjne przedstawionych metod statystycznych i na ich podstawie może tworzyć analizy na potrzeby analiz rynkowych w pracy lub na potrzeby własnej firmy

• Na podstawie analizy danych przestrzennych i panelowych ma rozszerzoną wiedzę o społecznych strukturach przestrzennych i ich zmianach w czasie. Potrafi ocenić wpływ przestrzeni na procesy gospodarczo-społeczne, zbadać analitycznie zróżnicowanie i podobieństwo regionów, określić reżimy przestrzenne

UMIEJĘTNOŚĆI

• Przez krytyczną analizę wyników badań statystycznych i teorii ekonomii potrafi wykorzystać wiedzę teoretyczną do opisu i analizowania przyczyn i przebiegu procesów i zjawisk społecznych oraz potrafi formułować własne opinie i dobierać krytycznie dane i metody analiz

• Potrafi pozyskać dane regionalne, mapę w postaci wektorowej oraz dzięki umiejętności pracy z zaawansowanym programem R-CRAN potrafi: przedstawić graficznie dane przestrzenne, obliczyć podstawowe statystyki przestrzenne wyestymować ekonometryczny model przestrzenny i na podstawie przedstawionych wyników wyciągać wnioski o zależnościach przestrzennych .

• Potrafi przeprowadzić analizę przestrzenną. Potrafi wyszukać dane, zastosować opis modelowanie statystyczne lub ekonometryczne. Potrafi przedstawić w formie pisemnej i przekazać ustnie cały proces badawczy jako raport.

KOMPETENCJE SPOLECZNE

• Zapoznanie się z zaawansowanym programem statystycznym pozwala mu na rozszerzenie wiedzy we własnym zakresie i stanowi dobre wprowadzenie do nauki programowania obiektowego.

• Sposób zaliczenia przedmiotu pozwala mu być krytyczny w stosunku do przedstawionych modeli i prawidłowo identyfikować i rozstrzygać dylematy wykorzystaniem tych metod w prowadzeniu własnej firmy lub pracy zawodowej

KW01, KW02, KW03, KU01, KU02, KU03, KK01, KK02, KK03

Metody i kryteria oceniania:

Własny projekt badawczy (50%) – do wykonania samodzielnie w grupie dwuosobowej analiza badawcza ilościowa o charakterze przestrzennym. Możliwe prace teoretyczne (np. porównanie metod, ocena właściwości metody) i tematyczne (analiza na danych empirycznych).

Projekt badawczy musi obejmować:

- wprowadzenie do tematu, postawienie hipotezy badawczej

- opis danych – źródło, zróżnicowanie przestrzenne, ew. zmiany w czasie

- specyfikację problemu/modelu ekonometrycznego i oczekiwania

- estymację i diagnostykę modelu/analizę ilościową przestrzenną

- interpretację wyników i konkluzje

Własny projekt badawczy (50%)+recenzja przydzielonego artykułu (50%)

Recenzja przydzielonego artykułu (50%) – pisemna recenzja (krytyczna) testu wybranego przez prowadzącego (teksty w języku angielskim)

Recenzja artykułu musi obejmować:

- cel i obszar badania – pytania / hipotezy badawcze, wykorzystane dane, obszar geograficzny

- metody przestrzenne wykorzystane w badaniu wraz z własną opinią na temat zasadności ich wykorzystania – należy omówić w jakim celu użyta została określona metoda, jakie były oczekiwania co do wyników

- wyniki badania (ogólnie) – czy udało się odpowiedzieć na postawione przez badacza pytanie, czy metody przestrzenne wniosły dodatkowe informacje w porównaniu z metodami klasycznymi

- ogólna opinia o tekście, uwagi, komentarze, dodatkowe know-how

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, 25 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Katarzyna Kopczewska
Prowadzący grup: Katarzyna Kopczewska
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (w trakcie)

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


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Katarzyna Kopczewska
Prowadzący grup: Katarzyna Kopczewska
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę
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 6.8.0.0-7 (2022-11-16)