Zastosowanie metod ekonometrycznych w badaniach ekonomicznych 2400-PL3SL189A
W pierwszym semestrze zajęcia mają na celu przygotowanie Studentów do określenia tematu pracy licencjackiej, sformułowania celu pracy, pytań badawczych i hipotez oraz przygotowania przeglądu literatury.
Studentom prezentowane są bazy danych, które mogą zostać wykorzystane w pracach licencjackich, a także bazy literatury naukowej. Omawiane są również poszczególne etapy procesu badawczego oraz struktura pracy licencjackiej. Studenci samodzielnie zapoznają się z literaturą przedmiotu i przedstawiają jej wyniki na seminarium, a także poznają dostępne bazy danych i sposoby ich wykorzystania w badaniu. Na koniec semestru Studenci powinni mieć przygotowany przegląd literatury oraz wstępnie zaplanowane badanie empiryczne.
W drugim semestrze celem seminarium jest przeprowadzenie zaplanowanego w pierwszym semestrze badania ekonometrycznego oraz przygotowanie całej pracy. Seminaria są przeznaczone przede wszystkim na indywidualne konsultacje dotyczące realizowanych prac. Raz w miesiącu każdy Student przedstawia na seminarium postępy w realizacji badania.
Dokumentacja badania
Student przekazuje promotorowi kod służący do przygotowania danych i przeprowadzenia analizy, słownik zmiennych oraz plik zawierający informacje o źródłach danych, kolejności uruchamiania skryptów i wykorzystywanych wersjach oprogramowania.
Zbiory danych przekazywane są w zakresie dozwolonym przez obowiązujące licencje oraz zasady poufności. W przypadku ograniczeń w dostępie do danych dokumentacja powinna zawierać informacje umożliwiające odtworzenie sposobu ich pozyskania. Nie wymaga się publicznego udostępniania danych objętych ograniczeniami dostępu lub zasadami poufności.
Zasady korzystania z AI
DURK.2026.75.UURK.75.pdf
Szacunkowy nakład pracy studenta: 3ECTS x 25h = 75h:
25 godzin kontaktowych w formie konsultacji oraz 50 godzin pracy samodzielnej nad literaturą, danymi, analizą i tekstem.
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Efekty uczenia się
WIEDZA
Student ma pogłębioną wiedzę dotyczącą pisania pracy licencjackiej.
Student, w procesie pisania pracy, gruntownie poznaje specyfikę omawianego problemu.
Student ma pogłębioną wiedzę o podstawowych problemach analizy danych empirycznych.
Student zna zasady przygotowania pracy licencjaciej, dokumentowania analiz, cytowania źródeł i odpowiedzialnego korzystania z danych oraz AI.
UMIEJĘTNOŚCI
Student potrafi zgromadzić literaturę dotyczącą wskazanego tematu.
Student umie krytycznie przeanalizować literaturę i wyciągnąć wnioski.
Student potrafi w oparciu o przeczytaną literaturę zaplanować własne badanie, postawić pytania badawcze i sformułować hipotezy.
Student posiada pogłębioną umiejętność doboru metody estymacji do analizowanego problemu oraz zbioru danych.
Student umie wykorzystać metody ekonometryczne, by z danych odczytać ilościowe i jakościowe zależności między zmiennymi i zweryfikować postawione hipotezy.
Student umie zaprezentować wyniki własnego badania, wyciągnąć wnioski i skomentować je w świetle literatury światowej.
KOMPETENCJE
Student ma świadomość konieczności weryfikacji teorii ekonomicznych za pomocą danych empirycznych.
Student rozumie, że teorie ekonomiczne są kontrowersyjne i że konieczne jest konfrontowanie ich z danymi empirycznymi.
Student ma świadomość, że metody ilościowe mają ograniczenia, co wynika z niedoskonałości zbiorów danych oraz cech wykorzystywanych modeli.
Student przestrzega zasad rzetelności naukowej, ochrony danych i ujawniania wykorzystania AI oraz ponosi odpowiedzialność za treść pracy i wyniki analiz.
Kryteria oceniania
Warunkiem zaliczenia pierwszego semestru jest prezentacja artykułu naukowego, opracowanie planu pracy oraz przygotowanie przeglądu literatury.
Warunkiem zaliczenia drugiego semestru jest systematyczne prezentowanie postępów w realizacji pracy licencjackiej oraz przygotowanie pracy licencjackiej.
Literatura
Literatura zostanie dobrana indywidualnie, w zależności od wybranej tematyki pracy licencjackiej.
Materiały dodatkowe
WNE UW: Wytyczne dotyczące prac – https://www.wne.uw.edu.pl/student/prace-dyplomowe/wytyczne-dotyczace-prac
URK UW: Wytyczne dotyczące korzystania z narzędzi sztucznej inteligencji w procesie kształcenia – https://urk.uw.edu.pl/wytyczne_sztuczna_inteligencja/
DURK.2026.75.UURK.75.pdf
AEA: Data and Code Policies and Guidance (materiał pomocniczy o dokumentowaniu badań) – https://www.aeaweb.org/journals/data