Oferta dydaktyczna Instytutu Informatyki

Poniższa lista przedstawia przedmioty, które są uczone w Instytucie Informatyki, niektóre z nich co roku, niektóre z mniejszą częstotliwością Każdy student Instytutu Informatyki studiuje wg indywidualnego toku studiów, wybierając (zgodnie z pewnymi zasadami) z tej listy swoje przedmioty.

Jeżeli zastanawiasz się nad studiami u nas, jeżeli chcesz wiedzieć, czy na Uniwersytecie można zostać inżynierem, jeżeli interesuje Cię 1000 zł stypendium miesięcznie - zapraszamy na naszą stronę główną

Statystyczna analiza danych ekonometrycznych

Nazwa angielska (title in English):
Prowadzący (lecturer): Tadeusz Bednarski
Liczba punktów (ECTS): 9
Liczba punktów 2007 (ECTS since 2007): 6
Rodzaj (type): zaawansowany
Rodzaj od 2007 (type since 2007): informatyczny.I2
Liczba godzin (hours in semester):
wykład:30
pracownia:30
Egzamin (exam): tak
Możliwe zajęcia w języku angielskim (can be taught in English): nie
Przedmiot zostal uaktualniony na biezacy rok (updated): nie
Semestr (semester): zimowy

Wymagania (prerequisites)

Opis (description)

Celem wykładu jest prezentacja popularnych metod statystycznych służących analizie danych w wybranych obszarach zastosowań ekonometrycznych. Pierwsza część zajęć poświęcona będzie zastosowaniom ogólnego modelu regresji liniowej w ocenie ryzyka kredytowego i w ustalaniu zależności pomiędzy wybranymi wskaźnikami makroekonomicznymi. Główna część wykładu związana będzie z metodami analizy danych dotyczących inwestycji finansowych i wyceny instrumentów finansowych. Słuchacze będą mieli okazję poznania technik modelowania stochastycznego za pomocą szeregów czasowych, a także roli modelowania w wyjaśnieniu naturalnych ograniczeń prognozowania (np. zysków). W trakcie wykładu i zajęć laboratoryjnych studenci zapoznają się z zaawansowanym pakietem statystycznym i stowarzyszonym z nim językiem programowania (R). Umożliwi to samodzielne opracowywanie aplikacji wspomagających praktyczną analizę danych - na przykład przez użycie metod Monte Carlo.

Uwagi

Program (program)

  1. Podstawowy materiał dotyczący modelowania probabilistycznego i statystycznego (6+6).
  2. Model regresji liniowej i jego zastosowania w analizie danych ekonometrycznych (6+6).
  3. Informacyjne kryterium wyboru modelu (Akaike) (2+2).
  4. Hipoteza błądzenia losowego w modelowaniu szeregów finansowych (2+2).
  5. Stacjonarność, modelowanie szeregów czasowych ruchomej średniej i autoregresji, metody estymacji i prognozowania dla tych szeregów czasowych (6+6).
  6. Specyfikacja szeregów czasowych dla analizy danch finansowych i praktyczna analiza danych finansowych (6+6).
  7. Elementy wyceny instrumentów finansowych, wzór Blacka-Scholesa (2+2).

Uwaga: ze względu na to, że wykład będzie nierozerwalnie związany z pracą na rzeczywistych danych ekonometrycznych wykład i laboratoria bedą odbywać się w pracowni komputerowej.

Literatura (references)

Jeżeli jesteś zainteresowany studiowaniem w naszym instytucie, zapraszamy na stronę poświęconą tegorocznej rekrutacji.

Nazwa użytkownika (user name):
Hasło (password):