Prognozowanie i symulacje 2400-M1IiEPiS
Zagadnienia ogólne
1. Wprowadzenie do zagadnień prognozowania i symulacji
2. Niepewność, błąd i jakość prognoz i symulacji
3. Najważniejsze problemy i zagadnienia praktyczne w prognozowaniu i symulacjach
Przegląd wybranych metod i modeli w kontekście prognostycznym i symulacyjnym
4. Proste metody i modele prognostyczne szeregów czasowych
5. Modele ARIMA
6. Modele ADL i ARIMAX
7. Modele strukturalne i semistrukturalne
8. Modele VAR
9. Modele równowagi ogólnej
10. Podejście wskaźnikowe (na przykładzie prognoz koniunktury)
11. Prognozowanie i symulowanie zdarzeń dyskretnych (na przykładzie zagadnienia upadłości)
Zagadnienia dodatkowe (w zależności od ilości dostępnego czasu)
12. Przegląd metod i technik z zakresu uczenia maszynowego
13. Modele z rodziny ARCH
Rodzaj przedmiotu
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Student powinien znać metodologiczne podstawy oraz najważniejsze metody i modele prognostyczne i symulacyjne. Powinien być również przygotowany do samodzielniej lektury prac empirycznych stosujących omawiane metody, modele oraz techniki prognostyczne i symulacyjne, jak również powinien dysponować solidnymi fundamentami do samodzielnej pracy z danymi w ramach omawianych zagadnień.
Kryteria oceniania
2/3 badania własne + 1/3 egzamin
Badania własne – 2 prace na rzeczywistych danych w zespołach maksymalnie 2 osobowych. Jedna z prac powinna być poświęcona zagadnieniu prognozowania a druga – symulacji (przy czym możliwe jest połączenie tych dwóch elementów w ramach jednego większego badania). Badania powinny bazować na metodach i modelach omawianych na zajęciach, ale po uprzednim kontakcie z prowadzącym możliwe jest również przeprowadzenie badania według własnego pomysłu.
Opracowanie ma mieć charakter krótkiego raportu ekonometrycznego bez przesadnego obudowania w warstwę literacką. Oprogramowanie ekonometryczne dowolne. Wymagania i szczegóły techniczne zostaną przedstawione na zajęciach.
Egzamin – pisemny, 5-6 pytań/zadań otwartych o charakterze ogólnym weryfikujących:
- umiejętność interpretacji wyników prognoz i symulacji z zakresu metod i modeli omawianych na zajęciach
- podstawową wiedzę z zakresu omawianych na zajęciach metod i modeli prognostyczno-symulacyjnych
Egzamin w trybie stacjonarnym przewidziany jest na 60 minut. Jeżeli zapadnie decyzja o przeprowadzeniu egzaminu w trybie zdalnym, dokładna formuła i czas trwania egzaminu zostaną dostosowane do wytycznych władz Wydziału / UW.
Literatura
Materiały udostępnione przez prowadzącego
Hendry D., Castle J., Clements M. (2019): Forecasting: An Essential Introduction, Yale University Press.
Hyndman R., Athanasopoulos G. (2018): Forecasting: principles and practice, OTexts.
Tetlock P. E., Gardner D. (2017): Superprognozowanie. Sztuka i nauka prognozowania, CeDeWu.
Więcej informacji
Więcej informacji o poziomie przedmiotu, roku studiów (i/lub semestrze) w którym się odbywa, o rodzaju i liczbie godzin zajęć - szukaj w planach studiów odpowiednich programów. Ten przedmiot jest związany z programami:
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: