Celem przedmiotu jest nabycie ogólnej wiedzy o klasycznych metodach statystycznych w ekonomii, z naciskiem położonym na zagadnienie regresji, estymacji parametrów modelu, prognozowania ekonometrycznego oraz opanowanie umiejętności konstrukcji modeli ekonometrycznych.

Wykład
1. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego: struktura modelu ekonometrycznego, klasyfikacja modeli ekonometrycznych, zmienne i parametry modeli ekonometrycznych, etapy modelowanie ekonometrycznego.
2. Dobór zmiennych objaśniających do modelu liniowego: eliminowanie zmiennych quasi-stałych, metoda analizy macierzy współczynników korelacji, metoda analizy grafów, metoda Hellwiga, metoda Pawłowskiego.
3. Jednorównaniowy liniowy model ekonometryczny: klasyczna metoda najmniejszych kwadratów, ocena dopasowania modelu do danych empirycznych, badanie istotności parametrów strukturalnych.
4. Badanie własności odchyleń losowych: badanie losowości, badanie normalności rozkładu składnika losowego, badanie autokorelacji składnika losowego, badanie stałości wariancji składnika losowego.
5. Predykcja ekonometryczna: założenie teorii predykcji, mierniki dokładności predykcji, prognoza punktowa i przedziałowa.
6. Wybór postaci analitycznej modelu ekonometrycznego: estymacja modeli nieliniowych poprzez ich linearyzację, prognozowanie na podstawie modeli nieliniowych, dopuszczalność prognoz wyznaczonych z modeli nieliniowych.
7. Funkcja produkcji: wprowadzenie, własności funkcji produkcji, wybrane funkcje produkcji, wykorzystanie czynników produkcji w działalności przedsiębiorstwa.
8. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów: metoda Aitkena, metoda Cochrane’a-Orcutta, metoda White’a.

Pracowania specjalistyczna
1. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego: struktura modelu ekonometrycznego, klasyfikacja modeli ekonometrycznych, zmienne i parametry modeli ekonometrycznych, etapy modelowanie ekonometrycznego.
2. Dobór zmiennych objaśniających do modelu liniowego: eliminowanie zmiennych quasi-stałych, metoda analizy macierzy współczynników korelacji, metoda analizy grafów, metoda Hellwiga, metoda Pawłowskiego.
3. Jednorównaniowy liniowy model ekonometryczny: klasyczna metoda najmniejszych kwadratów, ocena dopasowania modelu do danych empirycznych, badanie istotności parametrów strukturalnych.
4. Badanie własności odchyleń losowych: badanie losowości, badanie normalności rozkładu składnika losowego, badanie autokorelacji składnika losowego, badanie stałości wariancji składnika losowego.
5. Predykcja ekonometryczna: założenie teorii predykcji, mierniki dokładności predykcji, prognoza punktowa i przedziałowa.
6. Wybór postaci analitycznej modelu ekonometrycznego: estymacja modeli nieliniowych poprzez ich linearyzację, prognozowanie na podstawie modeli nieliniowych, dopuszczalność prognoz wyznaczonych z modeli nieliniowych.
7. Funkcja produkcji: wprowadzenie, własności funkcji produkcji, wybrane funkcje produkcji, wykorzystanie czynników produkcji w działalności przedsiębiorstwa.
8. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów: metoda Aitkena, metoda Cochrane’a-Orcutta, metoda White’a.

metoda projektów,   programowanie z użyciem komputera,   dyskusja związana z wykładem,   metoda przypadków,   klasyczna metoda problemowa,   wykład problemowy,   wykład informacyjny,  

Wykład - zaliczenie pisemne.
Pracowania specjalistyczna - dwa kolokwia z użyciem arkusza kalkulacyjnego.

1. B. Borkowski, H. Dudek, W. Szczesny, Ekonometria. Wybrane zagadnienia, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2007.
2. M. Gruszczyński, M. Podgórska (red.), Ekonometria, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa, 2007.
3. T. Kufel, Ekonometria: rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2011.

1. J.Y. Campbell, A.W. Lo, A.C. MacKinlay, The econometrics of financial markers, Princeton University Press, Princeton, 1997.
2. A. Goryl i in., Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2007.
3. A. Welfe, Ekonometria: metody i ich zastosowania, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, 2003.