sylabus - Wydział

Prognozowanie i symulacje #11.2.0043
Sylabusy - Centrum Informatyczne UG
Dział Jakości Kształcenia
Projekt współfinansowany przez
Unię Europejską w ramach
Europejskiego Funduszu
Społecznego
Nazwa przedmiotu
Kod ECTS
Prognozowanie i symulacje
Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot
11.2.0043
Katedra Statystyki
Studia
wydział
Wydział Zarządzania
kierunek
Informatyka i
ekonometria
poziom
forma
moduł
specjalnościowy
specjalizacja
drugiego stopnia
stacjonarne
statystyka ubezpieczeniowa, informatyka ekonomiczna, analityka
gospodarcza
wszystkie
Nazwisko osoby prowadzącej (osób prowadzących)
dr Tomasz Jurkiewicz; dr Arkadiusz Kozłowski; dr hab. Anna Zamojska; dr Lech Kujawski; prof. UG, dr hab. Tadeusz Bołt
Formy zajęć, sposób ich realizacji i przypisana im liczba godzin
Liczba punktów ECTS
Formy zajęć
5
Wykład, Ćw. audytoryjne
Sposób realizacji zajęć
udział w zajęciach 45h (1,5pkt ECTS); przygotowanie
do zajęć 30h (1pkt ECTS); wykonanie pracy z
prognozowania 21h (0,7pkt ECTS); oprogramowanie
i opisanie symulacji komputerowej 30h (1pkt ECTS);
przygotowanie do egzaminu 24h (0,8pkt ECTS)
zajęcia w sali dydaktycznej
Liczba godzin
Wykład: 15 godz., Ćw. audytoryjne: 30 godz.
Cykl dydaktyczny
2014/2015 zimowy
Status przedmiotu
obowiązkowy
Metody dydaktyczne
- wykład problemowy
- ćwiczenia audytoryjne - rozwiązywanie zadań
Język wykładowy
polski
Forma i sposób zaliczenia oraz podstawowe kryteria oceny lub
wymagania egzaminacyjne
Sposób zaliczenia
- Egzamin
- Zaliczenie na ocenę
Formy zaliczenia
- wykonanie pracy zaliczeniowej - przeprowadzenie badań i prezentacja
ich wyników
- egzamin pisemny testowy
Podstawowe kryteria oceny
Kryterium merytoryczne: osiągnięcie zakladanych efektów kształcenia
Kryterium formalne:
przygotowanie i zaliczenie pracy semestralnej dokumentującej umiejętności
prognozowania na podstawie modeli dynamicznych,
przygotowanie i zaliczenie pracy semestralnej dokumentującej umiejętności
przeprowadzenia symulacji komputerowej,
opanowanie treści teoretycznych
Sposób weryfikacji założonych efektów kształcenia
Kr2_W04 - weryfikacja przy pomocy egzaminu pisemnego
Kr2_W05 - weryfikacja poprzez ocenę przygotowania danych do pracy zaliczeniowej
Kr2_U01, Kr2_U03, Kr2_U06, Kr2_U07, Kr2_U09 - weryfikacja poprzez przygotowaną w trakcie ćwiczeń pracę semestralną oraz przez ocenę
aktywności studenta na ćwiczeniach
Kr2_K01, Kr2_K02 - weryfikacja poprzez ocenę aktywności i kreatywności na ćwiczeniach
Kr2_K03 - poprzez ocenę wypowiedzi ustnych na ćwiczeniach
Określenie przedmiotów wprowadzających wraz z wymogami wstępnymi
Prognozowanie i symulacje #11.2.0043 | 89a1202a66dc24678163ad2c716f1291 | Strona 1 z 4
Prognozowanie i symulacje #11.2.0043
Sylabusy - Centrum Informatyczne UG
Dział Jakości Kształcenia
A. Wymagania formalne
Ukończony kurs ze statystyki, ekonometrii, ekonometrii dynamicznej, programowania.
B. Wymagania wstępne
Student powinien posiadać:
1. podstawową wiedzę ze statystyki opisowej umożliwiającą rozumienie i interpretację parametrów rozkładu prognoz i błędów prognoz ex post, takich
jak: MSE, RMSE, MAE, MAPE i inne,
2. podstawową wiedzę z ekonometrii w zakresie standardowych modeli jednorównaniowych,
3. rozszerzoną wiedzę z ekonometrii dynamicznej w zakresie dotyczącym modeli należących do klasy SARIMA
4. podstawową wiedzę z zakresu tworzenia algorytmów i prognozowania
Cele kształcenia
Nabycie pogłębionej wiedzy i zaawansowanych umiejętności w zakresie prognozowania na podstawie modeli ekonometrycznych różnych rodzajów.
Uzyskanie praktycznej umiejętności rozwiązywania problemów poprzez symulację komputerową.
Treści programowe
Teoretyczne podstawy prognozowania na podstawie modeli ekonometrycznych - prognozy oparte na warunkowej wartości oczekiwanej (optymalny
predyktor w klasycznym modelu regresji, optymalny predyktor w uogólnionym modelu regresji). Problem stabilności prognostycznej modelu - testy
Chowa. Analiza rekurencyjna modeli - testy CUSUM i CUSUM of squares, test Harvey'a-Colliera. Prognozy na podstawie modeli dynamicznych.
Prognozowanie na podstawie modeli wielorównaniowych. Prognozy na podstawie modeli VAR - dekompozycja wariancji błędów prognoz.
Prognozowanie na podstawie modeli współzależnych, forma zredukowana z ograniczeniami i bez ograniczeń.
Pojęcie i rodzaje symulacji. Geneza i zapotrzebowanie na symulacje komputerowe. Możliwości zastosowania metod symulacyjnych - wady i zalety
symulacji stochastycznej i deterministycznej. Budowanie modelu symulacyjnego. Generatory liczb losowych z rozkładów równomiernych: Ocena
jakości generatorów poprzez testy statystyczne i zadania kontrolne. Metody uzyskiwania liczb losowych o dowolnych rozkładzie
prawdopodobieństwa. Podstawy programowania w języku R. Przykłady rozwiązywania problemów przy pomocy symulacji komputerowej.
Wykaz literatury
Literatura podstawowa:
Dittmann, Prognozowanie w przedsiębiorstwie, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2003
Gajda J.B., Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze, Wydawnictwo C.H.Beck, Warszawa 2001
Wieczorkowski R. Zieliński R., Komputerowe generatory liczb losowych, WNT, Warszawa 1997
Literatura uzupełniająca:
Greene W. H., Econometric Analysis, 5th edition, Prentice Hall, New Jersey 2000
Makridakis S., S. C. Wheelwright, R. J. Hyndman, Forecasting. Methods and Applications, John Wiley & Sons, 1998.
Gentle J. E., Random Number Generation and Monte Carlo Methods 2ed, Springer 2003
Johnson M. E., Multivariate Statistical Simulation, J, Wiley & Sons, NY 1987
Efekty kształcenia
(obszarowe i kierunkowe)
W zakresie wiedzy:
Kr2_W04 - Zna zaawansowane metody matematyczne,
statystyczne, ekonometryczne oraz informatyczne
umożliwiające pozyskiwanie, przetwarzanie i analizę
danych odzwierciedlających funkcjonowanie i wzrost
gospodarki narodowej i jej składowych oraz zjawisk i
procesów zachodzących w ich otoczeniu
Kr2_W05 - Ma pogłębioną wiedzę o źródłach danych
społeczno-ekonomicznych, ich bazach oraz sposobie ich
tworzenia
W zakresie umiejętności:
Kr2_U01 - Potrafi w sposób zrozumiały, w mowie i na
piśmie, przedstawić i uzasadnić zaawansowane teorie
ekonomiczne oraz zastosować je do objaśnienia
funkcjonowania gospodarki narodowej i jej składowych;
rozumie i potrafi wyjaśnić treść komunikatów instytucji
ekonomicznych, artykułów zamieszczanych w prasie
ekonomicznej oraz czasopismach naukowych
Wiedza
Zna zaawansowane metody prognozowania ekonometrycznego na podstawie
modeli statycznych i dynamicznych. Zna testy stabilności prognostycznej modeli
ekonometrycznych.
Rozróżnia cele i zastosowania symulacji stochastycznej i deterministycznej.
Identyfikuje mechanizm tworzenia liczb losowych oraz rozpoznaje mechanizmy
testów losowości. Wyjaśnia sposoby przekształcania rozkładu równomiernego na
inne rozkłady.
Umiejętności
Potrafi umiejętnie przygotować dane statystyczne do budowy prognostycznego
modelu ekonometrycznego
Potrafi wyznaczać prognozy na podstawie różnego rodzaju modeli
ekonometrycznych oraz badać własności prognostyczne modeli ekonometrycznych,
korzystając z dostępnych programów komputerowych, w szczególności Gretl oraz
Microfit
Potrafi krytycznie ocenić otrzymane wyniki prognozowania oraz określić przyczyny
wysokich błędów prognoz
Potrafi przeprowadzić samodzielne badanie prognostyczne oraz napisać krótką
pracę na podstawie otrzmanych wyników badań własnych
Prognozowanie i symulacje #11.2.0043 | 89a1202a66dc24678163ad2c716f1291 | Strona 2 z 4
Prognozowanie i symulacje #11.2.0043
Sylabusy - Centrum Informatyczne UG
Dział Jakości Kształcenia
Kr2_U03 - Potrafi identyfikować instytucjonalno-prawne i
Potrafi zbudować model symulacji komputerowej dla procesów ekonomicznych i
społeczne ograniczenia funkcjonowania struktur i instytucji
społecznych.
ekonomicznych oraz odzwierciedlać je w modelowaniu,
Potrafi oszacować i ocenić efekty symulacji komputerowej.
prognozowaniu i optymalizacji
Potrafi samodzielnie oprogramować i przeprowadzić symulację komputerową oraz
Kr2_U06 - Potrafi prognozować złożone zjawiska i procesy
przedstawić jej efekty w formie krótkiej pracy.
ekonomiczne oraz sprawdzać własności uzyskanych
prognoz
Kr2_U07 - Potrafi budować modele formalne złożonych
zjawisk i procesów ekonomicznych, szacować je,
przeprowadzać ich weryfikację oraz stosować do
modelowania, prognozowania i optymalizacji zasobów
instytucji ekonomicznych o zróżnicowanym stopniu
skomplikowania, ich struktury oraz przebiegu procesów w
nich zachodzących
Kr2_U09 - Potrafi przygotować pracę pisemną, wystąpienie
ustne oraz prezentację multimedialną na temat
funkcjonowania i wzrostu gospodarki narodowej i jej
składowych, przebiegu złożonych zjawisk i procesów
ekonomicznych, pozyskiwania o nich danych, ich
gromadzenia, przetwarzania i analizy za pomocą
nowoczesnych narzędzi matematycznych, statystycznych,
ekonometrycznych oraz informatycznych, a także ich
wykorzystania w modelowaniu, prognozowaniu i
optymalizacji
W zakresie kompetencji społecznych:
Kr2_K01 - Rozumie potrzebę ustawicznego uzupełniania i
pogłębiania nabytej wiedzy; inspiruje i organizuje proces
uczenia się innych osób
Kr2_K02 - Rozumie potrzebę systematycznego studiowania
kierunkowej literatury naukowej i popularnonaukowej; jest
świadomy konieczności prowadzenie obserwacji,
eksperymentów, badań oraz podejmowania za nie
odpowiedzialności
Kr2_K03 - Potrafi swobodnie komunikować się z
otoczeniem w miejscu pracy i poza nim, przekazywać swoją
wiedzę oraz dzielić się swoimi umiejętnościami za pomocą
różnych środków przekazu
Kompetencje społeczne (postawy)
Potrafi swobodnie przekazywać swoją wiedzę w zakresie prognozowania i symulacji
oraz dzielić się swoimi umiejętnościami w tym zakresie z kolegami z grupy
Potrafi trafnie dobierać argumenty w obronie przedstawianych przez siebie opinii w
zakresie dotyczącym prognozowania
Jest świadomy konieczności prowadzenie obserwacji systemu i eksperymentów.
Prognozowanie i symulacje #11.2.0043 | 89a1202a66dc24678163ad2c716f1291 | Strona 3 z 4
Prognozowanie i symulacje #11.2.0043
Sylabusy - Centrum Informatyczne UG
Dział Jakości Kształcenia
Kontakt
[email protected]
Prognozowanie i symulacje #11.2.0043 | 89a1202a66dc24678163ad2c716f1291 | Strona 4 z 4