Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)

Sylabus przedmiotu Economic Forecasting:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Economic Forecasting
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Perzyńska <joanna.perzynska@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Maciej Oesterreich <Maciej.Oesterreich@zut.edu.pl>, Joanna Perzyńska <joanna.perzynska@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 6,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Completed courses of mathematics, statistics, econometrics. Basic knowledge of economics.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To gain basic theoretical and practical knowledge about application of various methods in construction of economic forecasts and measure their accuracy.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Application of classical time series models4
T-W-2Application of hierarchical models4
T-W-3Application of exponential smoothing models8
T-W-4Measuring of forecasts accuracy3
T-W-5Building of combine forecasts5
T-W-6Forecasting procedures in various software packages (i.e. R, Statistica)4
T-W-7Forecasting of missing data2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1Participation in classes30
A-W-2Consultations with lecturer30
A-W-3Own work90
A-W-4Preparation for test30
180

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lecture with multimedial presentation
M-2Exercises during laboratories

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: In-class activity and participation.
S-2Ocena podsumowująca: Written tests.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WEKON_1-_null_W01
Student will obtain skills in: estimation and verification of various types econometric models, build forecasts on the basis of econometric models and measure their accuracy, application of computer software to solving econometric problems, forecasting missing data in time series.
C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
WM-WEKON_1-_null_W01
Student will obtain skills in: estimation and verification of various types econometric models, build forecasts on the basis of econometric models and measure their accuracy, application of computer software to solving econometric problems, forecasting missing data in time series.
2,0
3,0The student has basic knowledge about theory of econometrics and methods of forecasting.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. D. R. Anderson, D. J. Sweeney, T. A. Williams, Statistics For Business And Economics, Cengage Learning, South-Western, 2011
  2. J.S.G. Armstrong, Principles of forecasting, Kluwer Academic Publishers, 2002
  3. G. Maddala, Introduction to Econometrics, John Wiley & Sons, 2001

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Application of classical time series models4
T-W-2Application of hierarchical models4
T-W-3Application of exponential smoothing models8
T-W-4Measuring of forecasts accuracy3
T-W-5Building of combine forecasts5
T-W-6Forecasting procedures in various software packages (i.e. R, Statistica)4
T-W-7Forecasting of missing data2
30

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Participation in classes30
A-W-2Consultations with lecturer30
A-W-3Own work90
A-W-4Preparation for test30
180
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaWM-WEKON_1-_null_W01Student will obtain skills in: estimation and verification of various types econometric models, build forecasts on the basis of econometric models and measure their accuracy, application of computer software to solving econometric problems, forecasting missing data in time series.
Cel przedmiotuC-1To gain basic theoretical and practical knowledge about application of various methods in construction of economic forecasts and measure their accuracy.
Treści programoweT-W-1Application of classical time series models
T-W-2Application of hierarchical models
T-W-3Application of exponential smoothing models
T-W-4Measuring of forecasts accuracy
T-W-5Building of combine forecasts
T-W-6Forecasting procedures in various software packages (i.e. R, Statistica)
T-W-7Forecasting of missing data
Metody nauczaniaM-1Lecture with multimedial presentation
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Written tests.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student has basic knowledge about theory of econometrics and methods of forecasting.
3,5
4,0
4,5
5,0