Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Zapoznanie studentów z podstawowymi zagadnieniami i metodami ekonometrii.

Ogólne informacje o zajęciach: Rola i miejsce ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych; rozumienie modeli ekonometrycznych i zasad ich konstruowania zarówno w ujęciu modeli linowych jak i pewnej grupy modeli nieliniowych; wykorzystanie metodologii ekonometrii w zakresie funkcji oceny, kontroli i prognozowania.

Materiały dydaktyczne: tablice statystyczne

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	B. Borkowski, H. Dudek, W. Szczęsny	Ekonometria - wybrane zagadnienia	PWN, Warszawa.	2004
2	A. Welfe	Ekonometria, metody i ich zastosowanie	PWE, Warszawa.	2003
3	A. Goryl, Z. Jędrzejczak, K. Kukuła, J. Osiewalski, A. Walkosz	Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach	PWN, Warszawa.	2003

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	S. Bartosiewicz	Metody ekonometryczne. Przykłady i zadania	PWE, Warszawa.	2003
2	E. Nowak	Zarys metod ekonometrii, zbiór zadań	PWN, Warszawa.	2002

Literatura do samodzielnego studiowania

1

M. Sobczyk

Ekonometria

Wydawnictwo C.H. Beck.

2012

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Student spełnia wymagania formalne określone w regulaminie studiów.

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Student powinien posiadać wiedzę w zakresie przedmiotu Statystyka, powinien znać rachunek macierzowy.

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Student powinien posiadać umiejętności w zakresie wnioskowania statystycznego.

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Student powinien rozumieć związki i relacje, jakie zachodzą w gospodarce rynkowej

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z PRK
01	Potrafi zbudować wektor i macierz współczynników korelacji	wykład, ćwiczenia rachunkowe, laboratorium	kolokwium	K_W01++ K_U11+ K_K01+	P6S_KK P6S_UO P6S_UU P6S_UW P6S_WK
02	Zna podstawowe metody doboru zmiennych objaśniających do modeli ekonometrycznych.	wykład, ćwiczenia rachunkowe, laboratorium	kolokwium	K_W01++ K_W03+ K_K01+	P6S_KK P6S_WG P6S_WK
03	Zna metody szacowania parametrów modeli ekonometrycznych i ich weryfikacji	wykład, ćwiczenia rachunkowe, laboratorium	kolokwium	K_W02++ K_U11+ K_K01+	P6S_KK P6S_UO P6S_UU P6S_UW P6S_WG P6S_WK
04	Potrafi sprowadzić model nieliniowy do postaci liniowej	wykład, ćwiczenia rachunkowe, laboratorium	kolokwium	K_W01++ K_K01+	P6S_KK P6S_WK

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
6	TK01	Ekonometria - pojęcia wstępne. Model ekonometryczny. Etapy budowy modelu ekonometrycznego. Klasyfikacja modeli ekonometrycznych.	W01	MEK01 MEK02
6	TK02	Dobór zmiennych objaśniających do modelu ekonometrycznego (współczynnik zmienności, metoda analizy współczynników korelacji, metoda Hellwiga)	W02, W03, C01, L01	MEK02
6	TK03	Estymacja parametrów liniowego modelu ekonometrycznego. Klasyczna metoda najmniejszych kwadratów. Estymacja parametrów modelu z jedną zmienną objaśniającą i z wieloma zmiennymi objaśniającymi.	W04, W05, C02, L02	MEK03
6	TK04	Weryfikacja jednorównaniowego modelu ekonometrycznego. Weryfikacja merytoryczna, weryfikacja statystyczna.	W06, W07, C03, L03	MEK03
6	TK05	Modele nieliniowe sprowadzalne do liniowych, szacowanie parametrów takich modeli.	W08, W09, C04, L04	MEK04
6	TK06	Inne metody szacowania parametrów modeli liniowych. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów. Metoda różniczki zupełnej. Metoda zmiennych instrumentalnych. Metoda największej wiarygodności.	W10, W11, C05, L05	MEK03
6	TK07	Modele wielorównaniowe. Szacowanie parametrów modeli prostych i rekurencyjnych.	W12, W13, C06, L06	MEK03 MEK04
6	TK08	Wykorzystywanie jednorównaniowych modeli ekonometrycznych do prognozowania. Predykacja na podstawie trendu, na podstawie modelu opisowego, predykacja metodą wag harmonicznych.	W14, C07, L07	MEK03
6	TK09	Kolokwia.	C08, L08	MEK01 MEK02 MEK03 MEK04

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 6)		Godziny kontaktowe: 30.00 godz./sem.	Uzupełnienie/studiowanie notatek: 10.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 10.00 godz./sem.
Ćwiczenia/Lektorat (sem. 6)	Przygotowanie do ćwiczeń: 5.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 5.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Dokończenia/studiowanie zadań: 5.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 6)	Przygotowanie do laboratorium: 5.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 5.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 6)
Zaliczenie (sem. 6)	Przygotowanie do zaliczenia: 10.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	Zaliczenie na podstawie obecności.
Ćwiczenia/Lektorat	Warunkiem zaliczenia ćwiczeń jest zaliczenie kolokwium na co najmniej 50% punktów z możliwej punktacji. Podwyższenie oceny można uzyskać przez aktywny udział w ćwiczeniach.
Laboratorium	Warunkiem zaliczenia laboratorium jest zaliczenie testu z użyciem komputera na co najmniej 50% punktów z możliwej punktacji.
Ocena końcowa	Oceną końcową jest średnia arytmetyczna z pozytywnych ocen z zaliczenia ćwiczeń i zaliczenia laboratorium.

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : tak

Dostępne materiały : kartka ze wzorami, testy statystyczne

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1	D. Bród	On Some Combinatorial Properties of Balancing Split Quaternions	2024
2	D. Bród; A. Szynal-Liana	On generalized bihyperbolic Mersenne numbers	2024
3	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	On a New Generalization of Pell Hybrid Numbers	2024
4	D. Bród; A. Szynal-Liana	A new hybrid generalization of Fibonacci and Fibonacci-Narayana polynomials	2023
5	D. Bród; A. Szynal-Liana	Generalized commutative Jacobsthal quaternions and some matrices	2023
6	D. Bród; A. Szynal-Liana	Jacobsthal numbers, Pell numbers, their generalizations and applications	2023
7	D. Bród; A. Szynal-Liana	On Bihypernomials Related to Balancing and Chebyshev Polynomials	2023
8	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	One-Parameter Generalization of Dual-Hyperbolic Jacobsthal Numbers	2023
9	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	One-parameter generalization of the bihyperbolic Jacobsthal numbers	2023
10	G. Bilgici; D. Bród	On r-Jacobsthal and r-Jacobsthal-Lucas Numbers	2023
11	D. Bród; A. Michalski	On Generalized Jacobsthal and Jacobsthal–Lucas Numbers	2022
12	D. Bród; A. Szynal-Liana	On a New Generalization of Jacobsthal Hybrid Numbers	2022
13	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	On some combinatorial properties of generalized commutative Jacobsthal quaternions and generalized commutative Jacobsthal-Lucas quaternions	2022
14	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	One-parameter generalization of dual-hyperbolic Pell numbers	2022
15	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	Two generalizations of dual-complex Lucas-balancing numbers	2022
16	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	Two-parameter generalization of bihyperbolic Jacobsthal numbers	2022
17	D. Bród	On balancing quaternions and Lucas-balancing quaternions	2021
18	D. Bród	On trees with unique locating kernels	2021
19	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	Balancing hybrid numbers, their properties and some identities	2021
20	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	Bihyperbolic numbers of the Fibonacci type and their idempotent representation	2021
21	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	On a new generalization of bihyperbolic Pell numbers	2021
22	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	On a new one-parameter generalization of dual-complex Jacobsthal numbers	2021
23	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	On a new two-parameter generalization of dual-hyperbolic Jacobsthal numbers	2021
24	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	On some combinatorial properties of bihyperbolic numbers of the Fibonacci type	2021
25	D. Bród; A. Włoch	(2,k)-Distance Fibonacci Polynomials	2021
26	D. Bród	On a new Jacobsthal-type sequence	2020
27	D. Bród	On distance (k, t)-Fibonacci numbers and their applications	2020
28	D. Bród	On some properties of split Horadam quaternions	2020
29	D. Bród	On split r-Jacobsthal quaternions	2020
30	D. Bród; A. Szynal-Liana	On J(r,n)-Jacobsthal Hybrid Numbers	2020
31	D. Bród; A. Szynal-Liana	On some combinatorial properties of P(r,n)-Pell quaternions	2020
32	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	On the combinatorial properties of bihyperbolic balancing numbers	2020
33	D. Bród; A. Szynal-Liana; I. Włoch	Two Generalizations of Dual-Hyperbolic Balancing Numbers	2020
34	D. Bród	On a new generalization of split Pell quaternions	2019
35	D. Bród	On a new one parameter generalization of Pell numbers	2019
36	D. Bród; A. Szynal-Liana	On a new generalization of Jacobsthal quaternions and several identities involving these numbers	2019