• Nie Znaleziono Wyników

Zaj cia 2

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Zaj cia 2"

Copied!
1
0
0

Pełen tekst

(1)

SYLABUS Przedmiot: PROGNOZOWANIE I SYMULACJE Prowadz cy zaj cia dr LUCJAN KOWALSKI,

Zaj cia 1. Poj cia wst pne. Bł dy prognoz. Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych ze stałym poziomem zmiennej prognozowanej. Metody naiwne.

Metoda redniej ruchomej.

M. Cie lak (red) „Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania”, PWN, Warszawa, 1997, s. 11-51, 62-72.

Zaj cia 2. Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych ze stałym poziomem zmiennej prognozowanej. Wygładzanie wykładnicze. Model Browna.

Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych z tendencj rozwojow . Model liniowy Holta.

M. Cie lak (red) „Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania”, PWN, Warszawa,1997, s. 72-76.

Zaj cia 3. Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych z wahaniami okresowymi.

Model Wintersa. Modele tendencji rozwojowej. Prognozowanie oparte na modelach tendencji rozwojowej.

M. Cie lak (red) „Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania”, PWN, Warszawa,1997, s. 76-85.

Zaj cia 4. Model ekonometryczny z wieloma zmiennymi obja niaj cymi.

E. Nowak „Zarys metod ekonometrii. Zbiór zada ”, PWN, Warszawa 2002, i 45-59.

Zaj cia 5. Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego z wieloma zmiennymi obja niaj cymi.

M. Cie lak (red) „Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania”, PWN, Warszawa,1997, s. 111-115.

E. Nowak „Zarys metod ekonometrii. Zbiór zada ”, PWN, Warszawa 2002, 180-190.

Zaj cia 6. Praca kontrolna . Zaj cia 7. Zaliczenie.

LITERATURA DODATKOWA:

• Sadowski W. Ekonometria, WSHiP, Warszawa 1996.

• Błaszczuk Z. J. Wst p do prognozowania i symulacji, WSHiP, Warszawa 2001.

• Borkowski B., Dudek H., Szcz sny W. Ekonometria. Wybrane zagadnienia, PWN, Warszawa 2003.

• Nowak E. (red) Prognozowanie gospodarcze. Metody. Modele, zastosowania, przykłady, Agencja Wydawnicza PLACET, Warszawa 1998.

• A.Zelia , B.Pawełek, S.Wanat, „Prognozowanie ekonomiczne”, PWN, Warszawa, 2003,

• A.Welfe, „Ekonometria. Modele i ich zastosowania”, PWE, Warszawa 1999,

• Osi ska, M. „Ekonometria współczesna”, Toru , 2007,

• Materiały własne udost pnione studentom na stronie internetowej.

METODY OCENY: podstaw uzyskania zaliczenia jest praca kontrolna na przedostatnich zaj ciach;

Zaliczenie konwersatorium b dzie przeprowadzone na podstawie wyników uzyskanych podczas pracy kontrolnej. Suma punktów mo liwych do uzyskania wynosi 15.

0,0 - 7,5 pkt. ndst 10,75 - 12,0 pkt. db 7,75 - 9,0 pkt. dst 12,25 - 13,0 pkt. db+

9,25 - 10,5 pkt. dst+ 13,25 - 15,0 pkt. bdb Dodatkowe punkty: frekwencja 0 – 2 pkt., aktywno , zadania 0 – 2 pkt.

Obecno na zaj ciach obowi zkowa.

Cytaty

Powiązane dokumenty

Powtórz zadanie dla innych zadanych przez prowadz¡cego lub samodzielnie wybranych

i informatyki na potrzeby gospodarki - Wiking Projekt jest wspóªnansowany z Europejskiego Funduszu Spoªecznego w ramach programu operacyjnego KAPITAŠ LUDZKI Poddziaªanie

Prognozowanie na podstawie liniowych modeli ekonometrycznych jednorównaniowych.. Model

(oparte na zało eniu, e wahania przypadkowe s niewielkie i nie zmieni si dotychczasowy wpływ czynników kształtuj cych obserwowane zjawisko). Zalet metody naiwnej jest

Takie dobranie parametrów modelu by suma kwadratów reszt była minimalna (wtedy model jest najlepiej dopasowany do danych empirycznych).. ZałoŜenia kmnk: zaleŜność

Ocenê dok³adnoœci dopasowania modelu liniowego z danymi empirycznymi przeprowadzono na podstawie oceny parametrów struktury stochastycznej.. Dokonano równie¿ weryfikacji

Wskaźnik sezonowości obliczono dla każdej fazy, licząc średnią arytmetyczną wartości szeregu po eliminacji trendu tego samego mie- siąca (fazy) w kolejnych latach

prostego mode- lu farmakoforowego (SPM, ang. Simple Pharmacophore Model) [15] ułatwia ocenę gorzkich ligandów pod względem intensywności smaku gorzkiego.. Technika 3D far-