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

Zrozumieć estymowanie ekonometryczne

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-ZEWW835
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: Zrozumieć estymowanie ekonometryczne
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h)
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich MSEM
Punkty ECTS i inne: (brak) 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

Skrócony opis:

W kursie tym będziemy wspólnie dociekać "co się da wydusić z danych" przy pomocy w większości znanych już metod, miar, wykresów i statystyk. Jest to kurs w którym prowadzący dzielą się własnym doświadczeniem oraz metodą generowania symulacyjnych danych jako metodą badawczą. Kurs pozwala lepiej zrozumieć zawiłości oraz problemy strategii estymacji modeli ekonometrycznych.

Pełny opis:

Kurs jest kontynuacją przedmiotu "Zrozumieć modelowanie ekonometryczne", jednak nie jest konieczne ukończenie pierwszej części, aby w pełni wykorzystać prezentowaną podczas zajęć wiedzę. W przeciwieństwie do poprzedniej części, gdzie poruszone były metody budowania modelu ekonometrycznego ze szczególnym naciskiem na badanie relacji przyczynowo skutkowych, tematyka tego przedmiotu jest skupiona na aspektach i niuansach technik estymacyjnych: na pogłębionym zrozumieniu miar, testów, wykresów i statystyk. Wspólnie będziemy się uczyć jak rozumieć problemy wynikające z jakości i typu danych oraz jakie informacje da się wydobyć informacji generowanych przez procedury obliczeniowe. Analizowane będą też rozszerzenia standardowego modelu MNK jako sposób rodzenia sobie z problemami zbyt restrykcyjnych założeń.

Podobnie jak w poprzedniej części, metodą dociekania będzie tworzenie symulacyjnych danych, które to pozwolą zobrazować problem oraz poszerzyć zrozumienie danego aspektu wnioskowania statystycznego w ekonometrii.

Poziom kursu jest ustalony na poziomie zainteresowanych ekonometrią osób z kierunku IiE, jednak nie ma przeszkód, żeby zainteresowane badaniami osoby z kierunków ogólnych uczęszczały na ten przedmiot. Aby ze zrozumieniem brać udział w przedmiocie, powinno się mieć ukończone przedmioty: Statystyka Matematyczna oraz Ekonometria. Znajomość programu R-CRAN nie jest wymagana, ale jest bardzo pomocna.

Ramowy plan zajęć [dostosowany do poziomu i zainteresowań grupy]:

[1-3 zajęć] Wstęp: Wprowadzenie do problematyki, minimalistyczne wprowadzenie do środowiska R, pierwsze symulacje.

[4-6 zajęć] Błędy I i II rodzaju: dominacja w wnioskowaniu statystycznym bezkrytycznego stosowania kryterium p-value, analiza zaleceń: American Statistical Association (ASA) "Statement on Statistical Significance and P-Values". Sytuacje zaburzenia błędu I rodzaju, analizy mocy testów.

[1-2 zajęć] Dogłębna analiza wykresów i statystyk.

[4-6 zajęć] Konsekwencje niespełnienia założeń w kontekście testów ekonometrycznych i statystycznych.

[2-4 zajęć] Prezentacje projektów.

Literatura:

Wooldridge, Jeffrey M. Introductory econometrics: A modern approach. Nelson Education, 2016.

Greene, William H. Econometric analysis. Pearson Education India, 2003.

Efekty uczenia się:

WIEDZA

• Zna podstawowe problemy modelowania ekonometrycznego

• Zna symulacyjne podejście do badania własności miar ekonometrycznych i statystycznych

• Posiada wiedzę o oprogramowaniu niezbędnym do stworzenia modeli ekonometrycznych i eksperymentów obliczeniowych

UMIEJĘTNOŚCI

• Potrafi samodzielnie i krytycznie analizować wyniki modelowania ekonometrycznego

• Może wykorzystywać różne zestawy danych do prowadzenia własnych badań

KOMPETENCJE SPOŁECZNE

• Jest krytyczny w stosunku do prezentowych problemów ekonometrii i statystyki w badaniach społecznych oraz dąży do racjonalnego wyjaśnienia otaczających go zjawisk ekonomicznych i społecznych, uczy się myśleć, wypowiadać oraz pisać w sposób logiczny i spójny

Metody i kryteria oceniania:

Na ocenę składać się będą:

Regularna aktywność:

• oceny cząstkowe z przygotowywanych na zajęcia prostych symulacji na wzór podany w przykładowym kodzie oraz za aktywny udział w dyskusji na danych zajęciach

Projekt zaliczeniowy:

• ocena z prezentacji

• ocena z pracy pisemnej

Ocena jest funkcją wymienionych części

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
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)