Conducted in
terms:
2022/23Z, 2023/24Z, 2024/25Z, 2025/26Z
ISCED code: 0311
ECTS credits:
4
Language:
Polish
Organized by:
Department of Econometrics and Statistics
(for:
Faculty of Economic Sciences and Management)
Non-classical Methods of Forecasting 1100-12-E13-1-NMePr
This course has not yet been described...
Total student workload
(in Polish) Godziny realizowane z udziałem nauczyciela: 60 godzin, w tym udział w:
– wykładach – 15 godzin
– ćwiczeniach – 30 godzin
– konsultacjach (wykład + ćwiczenia) – 7 godzin
– egzaminie i kolokwium – 8 godzin
Praca własna studenta: 50 godzin, w tym:
– przygotowanie do wykładów i ćwiczeń – 20 godzin
– wykonanie projektu – 10 godzin
– przygotowanie do egzaminu i kolokwium – 20 godzin
Razem – 110 godzin (4 ECTS)
Learning outcomes - knowledge
(in Polish) W1: Student zna i rozumie wybrane metody i narzędzia prognozowania, pozwalające analizować i prognozować procesy społeczno-ekonomiczne. Zna techniki pozyskiwania i przygotowania danych - K_W06
Learning outcomes - skills
(in Polish) U1:Student potrafi pozyskiwać, przygotowywać i interpretować dane ekonomiczne (mikro- i makroekonomiczne), oceniać ich jakość oraz wykorzystywać różnorodne źródła danych (w tym duże zbiory danych i dane z sieci) do celów prognostycznych - K_U03
U2: Student potrafi prognozować procesy i zjawiska gospodarcze z wykorzystaniem klasycznych i nieklasycznych metod prognozowania, korzystając z narzędzi informatycznych takich jak R, gretl czy Excel. - K_U04
Learning outcomes - social competencies
(in Polish) K1: Student jest gotów do krytycznego i analitycznego myślenia przy pracy z dużymi zbiorami danych prognostycznych, potrafi dostrzegać zależności między zmiennymi, poprawnie interpretować wyniki prognoz oraz formułować pytania służące weryfikacji i doskonaleniu stosowanych metod prognozowania. - K_K01
Course coordinators
Term 2024/25Z: | Term 2025/26Z: | Term 2022/23Z: | Term 2023/24Z: |
Teaching methods
(in Polish) Praca z oprogramowaniem GRETL, R-CRAN i Excel. Nauczanie z wykorzystaniem rzeczywistych danych makroekonomicznych i danych dla przedsiębiorstw.
Observation/demonstration teaching methods
- display
Expository teaching methods
- discussion
- description
- informative (conventional) lecture
- description
- informative (conventional) lecture
Exploratory teaching methods
- project work
- brainstorming
- laboratory
- experimental
- case study
- observation
- brainstorming
- laboratory
- experimental
- case study
- observation
Online teaching methods
- content-presentation-oriented methods
Type of course
compulsory course
Prerequisites
(in Polish) Matematyka, Statystyka, Ekonometria, Prognozowanie gospodarcze.
Additional information
Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system: