Territorial foresight - econometric analysis and models
General data
Course ID: | 1900-7-FTAME-FRT |
Erasmus code / ISCED: |
14.6
|
Course title: | Territorial foresight - econometric analysis and models |
Name in Polish: | Foresight terytorialny - analizy i modele ekonometryczne |
Organizational unit: | Faculty of Geography and Regional Studies |
Course groups: |
(in Polish) Przedmioty obowiązkowe, spec. Foresight terytorialny - sem. 3 |
ECTS credit allocation (and other scores): |
3.00
|
Language: | Polish |
Main fields of studies for MISMaP: | spatial development |
Type of course: | obligatory courses |
Prerequisites (description): | (in Polish) - znajomość podstaw statystyki - podstawowa znajomość pakietu statystycznego IBM SPSS |
Mode: | Classroom |
Short description: |
(in Polish) W ramach tego przedmiotu student uczy się rozpoznawania i badania zależności między zjawiskami ekonomicznymi oraz modelowania tych zjawisk. Zapoznaje się z podstawami dotyczącymi analizy szeregów czasowych, budowania indeksów złożonych oraz badania zależności pomiędzy zmiennymi, następnie poznaje podstawowe metody prognozowania i symulacji. W czasie zajęć projektowych nabywa umiejętności doboru odpowiedniej metody do postawionego problemu, tworzenia modeli prognostycznych, stawiania prognoz i ich weryfikacji oraz interpretacji i prezentacji uzyskanych wyników. Uczy się oceny jakości prognoz, zapoznaje z możliwościami wykorzystywania konkretnych modeli oraz poznaje ograniczenia ich stosowania. |
Full description: |
(in Polish) W ramach tego przedmiotu student uczy się rozpoznawania i badania zależności między zjawiskami ekonomicznymi oraz modelowania tych zjawisk. Zapoznaje się z podstawami dotyczącymi analizy szeregów czasowych, budowania indeksów złożonych oraz badania zależności pomiędzy zmiennymi, następnie poznaje podstawowe metody prognozowania i symulacji. W czasie zajęć projektowych nabywa umiejętności doboru odpowiedniej metody do postawionego problemu, tworzenia modeli prognostycznych, stawiania prognoz i ich weryfikacji oraz interpretacji i prezentacji uzyskanych wyników. Uczy się oceny jakości prognoz, zapoznaje z możliwościami wykorzystywania konkretnych modeli oraz poznaje ograniczenia ich stosowania. Tematy konwersatorium: 1. Wprowadzenie - cel zajęć, metody pracy, oczekiwane efekty. Rola modelowania ekonometrycznego w foresighcie terytorialnym. Źródła i typy danych zastanych w badaniach foresightowych. 2. Podstawy analizy szeregów czasowych i wnioskowania statystycznego. Badanie zależności pomiędzy zjawiskami. Podstawy modelowania zjawisk. 3. Funkcje i rodzaje prognoz. Metody analizy trendów: ekstrapolacja, analiza trend-impact (TIA), warunkowa analiza trendów (WAT), strukturalna analiza trendów (CIA). 4. Prognozowanie szeregów czasowych: metody, ryzyka związane z prognozowaniem, wyznaczanie trendu, wskaźniki sezonowości. 5. Podejście quasi-eksperymentalne, analizy kontrfaktyczne - idea, metody i zastosowanie. 6. Metody ekonomiczne w modelowaniu. Rodzaje modeli ekonometrycznych. Rola założeń przyjętych w modelowaniu. Błędy prognoz. 7. Zaliczenie Tematy ćwiczeń: 1. Konstrukcja indeksów złożonych i badanie zależności pomiędzy zmiennymi. 2. Analiza dynamiki zjawisk, wygładzanie szeregu czasowego. 3. Estymacja modeli ekstrapolacyjnych: wygładzanie wykładnicze. 4. Estymacja modeli autoregresyjnych. 5. Prognozowanie szeregów czasowych. Analiza ex post jakości prognoz. 6. Badanie efektu zjawisk przy użyciu metody kontrfaktycznej. 7. Zaliczenie. Nakład pracy studenta: 30h - obecność na zajęciach (konwersatorium, ćwiczenia) 30h - praca własna (powtarzanie materiału, zapoznanie się z zalecaną literaturą, przygotowanie się do zajęć, prace domowe) 60h ogółem (zależnie od systematyczności w pracy podczas semestru oraz cech indywidualnych studenta). |
Bibliography: |
(in Polish) Żądło T., Wywiał J., 2008, Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą pakietu SPSS, Predictive Solutions, Warszawa. Gajda J.B., 2017, Prognozowanie i symulacje w ekonomii i zarządzaniu, Wyd. C. H. Beck, Warszawa. Wójcik P.,2018, Metody pomiaru realnej konwergencji gospodarczej w ujęciu regionalnym i lokalnym. Konwergencja równoległa, Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa. Bedyńska S., Książek M., 2012, Statystyczny drogowskaz 3, Warszawa: Wydawnictwo Szkoły Wyższej Psychologii Społecznej, Wydawnictwo Akademickie Sedno. Literatura uzupełniająca będzie podawana w trakcie zajęć. |
Learning outcomes: |
(in Polish) Efekty uczenia się: K_W02, K_W06 / K_U02 , K_U04, K_U06 / K_K02, K_K06, K_K07 / S3_W02; S3_W04 / S3_U02; S3_U03 / S3_K01; S3_K02 WIEDZA: 1. S3_W02 2. S3_W06 UMIEJĘTNOŚCI 1. S3_U02 2. S3_U04 3. S3_U06 KOMPETENCJE SPOŁECZNE 1. S3_K01 2. S3_K02 |
Assessment methods and assessment criteria: |
(in Polish) • Zaliczenie konwersatorium: pisemne (aktywność w trakcie zajęć, m.in. udział w dyskusji; test, pytania zamknięte i otwarte). • Zaliczenie ćwiczeń: kontrola obecności, wykonywanie prac domowych, test praktyczny. Ocena końcowa: średnia arytmetyczna z ocen uzyskanych z zaliczenia konwersatorium i ćwiczeń. |
Practical placement: |
(in Polish) Brak. |
Classes in period "Winter semester 2023/24" (past)
Time span: | 2023-10-01 - 2024-01-28 |
Navigate to timetable
MO TU W KON
CW
TH FR |
Type of class: |
Classes, 15 hours
Seminar, 15 hours
|
|
Coordinators: | Julita Łukomska | |
Group instructors: | Julita Łukomska | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Examination: |
Course -
Grading
Seminar - Grading |
Classes in period "Winter semester 2024/25" (future)
Time span: | 2024-10-01 - 2025-01-26 |
Navigate to timetable
MO TU W CW
KON
TH FR |
Type of class: |
Classes, 15 hours
Seminar, 15 hours
|
|
Coordinators: | Julita Łukomska | |
Group instructors: | Julita Łukomska | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Examination: |
Course -
Grading
Seminar - Grading |
Copyright by University of Warsaw.