Wierk - Wydział Informatyki, Elektroniczne Ramy Kwalifikacji

Wydział Informatyki
Kierunek studiów	Matematyka Stosowana							Poziom i forma studiów	pierwszego stopnia inżynierskie stacjonarne
Specjalność / Ścieżka dyplomowania	Matematyka nowoczesnych technologii							Profil kształcenia	praktyczny
Nazwa przedmiotu	Szeregi czasowe i prognozowanie							Kod przedmiotu	MAT1SCP
								Rodzaj przedmiotu	obieralny
Forma zajęć i liczba godzin	W	Ć	L	P	Ps	T	S	Semestr	5/6
	15				45			Punkty ECTS	4
Przedmioty wprowadzające
Cele przedmiotu	Zapoznanie studentów z metodami badania szeregów czasowych i podstawami teorii prognozy oraz podstawowych metod prognozowania zjawisk ekonomicznych.
Treści programowe	Wykład: 1. Teoretyczne podstawy prognozowania: pojęcia prognoz i ich znaczenie, funkcje i klasyfikacja prognoz, zasady i metody prognozowania, etapy prognozowania, błędy prognoz, dane wykorzystywane w prognozowaniu. 2. Prognozowanie na podstawie klasycznych modeli trendu: szereg czasowy, dekompozycja szeregu czasowego, dopasowanie trendu do danych empirycznych, ekstrapolacja liniowej funkcji trendu, dopuszczalność prognozy, prognozowanie z wykorzystaniem nieliniowego modelu trendu, metoda trendów jednoimiennych okresów, modele wahań sezonowych. 3. Miary dokładności prognoz. 4. Prognozowanie na podstawie modeli adaptacyjnych: metody naiwne, metoda średniej ruchomej, metody wyrównywania wykładniczego, metoda trendu pełzającego z wagami harmonicznymi. 5. Predykcja ma podstawie jednorównaniowego modelu ekonometrycznego: predykcja ekonometryczna, założenia teorii predykcji, prognoz i jej dopuszczalność, wybór postaci analitycznej modelu ekonometrycznego. 6. Symulacje na podstawie charakterystyk: prędkość zmian, stopa wzrostu, elastyczność, symulacje postaci analitycznej modelu. 7. Analiza przepływów międzygałęziowych: tablica przepływów międzygałęziowych, dochód narodowy, wskaźniki efektywności działalności gospodarczej, model Leontiewa, prognozowanie na podstawie modelu Leontiewa. Pracowania specjalistyczna: 1. Teoretyczne podstawy prognozowania: pojęcia prognoz i ich znaczenie, funkcje i klasyfikacja prognoz, zasady i metody prognozowania, etapy prognozowania, błędy prognoz, dane wykorzystywane w prognozowaniu. 2. Prognozowanie na podstawie klasycznych modeli trendu: szereg czasowy, dekompozycja szeregu czasowego, dopasowanie trendu do danych empirycznych, ekstrapolacja liniowej funkcji trendu, dopuszczalność prognozy, prognozowanie z wykorzystaniem nieliniowego modelu trendu, metoda trendów jednoimiennych okresów, modele wahań sezonowych. 3. Miary dokładności prognoz. 4. Prognozowanie na podstawie modeli adaptacyjnych: metody naiwne, metoda średniej ruchomej, metody wyrównywania wykładniczego, metoda trendu pełzającego z wagami harmonicznymi. 5. Predykcja ma podstawie jednorównaniowego modelu ekonometrycznego: predykcja ekonometryczna, założenia teorii predykcji, prognoz i jej dopuszczalność, wybór postaci analitycznej modelu ekonometrycznego. 6. Symulacje na podstawie charakterystyk: prędkość zmian, stopa wzrostu, elastyczność, symulacje postaci analitycznej modelu. 7. Analiza przepływów międzygałęziowych: tablica przepływów międzygałęziowych, dochód narodowy, wskaźniki efektywności działalności gospodarczej, model Leontiewa, prognozowanie na podstawie modelu Leontiewa.
Metody dydaktyczne	symulacja, programowanie z użyciem komputera, wykład informacyjny, ćwiczenia laboratoryjne,
Forma zaliczenia	Wykład - zaliczenie pisemne. Pracowania specjalistyczna - dwa kolokwia z użyciem arkusza kalkulacyjnego.
Symbol efektu uczenia się	Zakładane efekty uczenia się								Odniesienie do kierunkowych efektów uczenia się
EU1	zna podstawowe pojęcia z teorii predykcji oraz posiada zaawansowaną wiedzę w zakresie zastosowań matematyki w prognozowaniu								K_W01 K_W02
EU2	zna powiązania zagadnień prognozowania z działami matematyki teoretycznej i stosowanej								K_W01 K_W02
EU3	umie konstruować modele matematyczne wykorzystywane w prognozowaniu								K_U06 K_U09 K_U15
EU4	umie wyznaczać prognozy na podstawie modeli szeregów czasowych i modeli przyczynowo-skutkowych oraz ocenia jakość prognoz								K_U06 K_U09 K_U15
EU5	umie dobrać odpowiednią metodę rozwiązania prognozowania do postawionego problemu								K_U06 K_U09 K_U15
Symbol efektu uczenia się	Sposób weryfikacji efektu uczenia się								Forma zajęć na której zachodzi weryfikacja
EU1	zaliczenie pisemne								W
EU2	zaliczenie pisemne								W
EU3	kolokwia z użyciem arkusza kalkulacyjnego								Ps
EU4	kolokwia z użyciem arkusza kalkulacyjnego								Ps
EU5	kolokwia z użyciem arkusza kalkulacyjnego								Ps
Bilans nakładu pracy studenta (w godzinach)									Liczba godz.
Wyliczenie
	1 - Udział w wykładach								15
	2 - Udział w pracowni specjalistycznej								45
	3 - Przygotowywanie do pracowni specjalistycznej i wykonywanie zadań domowych								15
	4 - Udział w konsultacjach								5
	5 - Przygotowanie do zaliczenia pracowni specjalistycznej								10
	6 - Przygotowanie do zaliczenia wykładu								10
RAZEM:									100
Wskaźniki ilościowe									GODZINY	ECTS
Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela									65 (4)+(1)+(2)	2.6
Nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym									70 (3)+(5)+(2)	2.8
Literatura podstawowa	1. M. Cieślak (red):Prognozowanie gospodarcze: metody i zastosowanie, WN PWN, Warszawa, 2011. 2. B. Guzik, D. Appenzeller, W. Jurek, Prognozowanie I symulacje. Wybrane zagadnienia, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań, 2007. 3. A. Zeliaś, B. Pawełek, S. Wanat: Prognozowanie ekonometryczne, teoria, przykłady, zadania, WN PWN, Warszawa, 2003.
Literatura uzupełniająca	1. M. Gruszczyński, Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa, 2002. 2. L. Liu, Time series analysis and forecasting, River Forest: Scientific Computing Associates Corp., 2006. 3. A. Welfe, Ekonometria: metody i ich zastosowanie, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, 2009.
Jednostka realizująca	Katedra Matematyki								Data opracowania programu
Program opracował(a)	dr Dariusz Kacprzak								2021.04.20