Prognozy i decyzje

Podstawy statystycznej analizy danych

Godziny realizowane z udziałem nauczycieli (godz.):

- udział w wykładach – 15 godzin

- konsultacje z nauczycielem akademickim – 5 godzin

Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta ( godz.):

- przygotowanie do wykładu – 10 godzin

- przygotowanie do zaliczenia – 20 godzin

Łącznie: 50 godz. (2 ECTS)

W1: Student charakteryzuje związki prognozowania z podejmowaniem decyzji.

W2: Student ma wiedzę na temat tradycyjnych i współczesnych metod wyznaczania prognoz optymalnych oraz analizy ryzyka.

U1: Student posiada umiejętność doboru metody prognozowania do zadania prognostyczno-decyzyjnego.

K1: Jest otwarty na stosowanie nowoczesnych narzędzi podejmowania decyzji.

Metoda dydaktyczna podająca :

- wykład informacyjny (konwencjonalny)

- wykład problemowy

Przedmiot zawiera wprowadzenie do prognozowania teorio-decyzyjnego. Podkreśla on znaczenie funkcji kosztu w ustalaniu wartości prognozy oraz prezentuje pojęcie i własności prognoz optymalnych przy uogólnionej funkcji kosztu. Na wykładzie dyskutuje się zastosowania prognoz nieobciążonych, kwantylowych, modalnych czy prognoz z funkcją kosztu w ujęciu relatywnym. Przedstawia się metody prognozowania ryzyka mierzonego wariancją, Value at Risk czy Expected Shortfall wraz ze sposobami ich ewaluacji. Wprowadza się do zastosowań regresji kwantylowej i regresji modalnej. Ponadto prezentuje się narzędzia statystycznej weryfikacji prognoz i poprawy ich jakości oraz wprowadza do zagadnienia prognozowania rozkładów prawdopodobieństwa.

Treści programowe:

1. Pojęcie prognozy i rodzaje prognoz. Zasady predykcji i prognozy punktowo optymalne. Prognozy a zadania decyzyjne. W1

2. Prognozy kwantylowe i ich zastosowania. W2 U1 K1

3. Prognozowanie ryzyka. W2 U1 K1

4. Prognozy modalne i ich zastosowania. Inne prognozy punktowo optymalne. W2 U1 K1

5. Statystyczne narzędzia weryfikacji jakości prognoz. W2

6. Prognozowanie rozkładów prawdopodobieństwa. W2 U1 K1

1. Clements M. P. (2005), Evaluating Econometric Forecasts of Economic and Financial Variables, Palgrave Macmillan, New York.

2. Gneiting T. (2011), Making and Evaluating Point Forecasts, Journal of the American Statistical Association, 106.

3. Granger C. W. J., Machina M. J. (2006), Forecasting and Decision Theory, in: G. Elliott, C. W. J. Granger, A. Timmermann, Handbook of Economic Forecasting, vol. 1.

4. Granger C. W. J., Newbold P. (1986), Forecasting Economic Time Series, Academic Press, New York, wydanie 2.

5. Komunjer I. (2013), Quantile Prediction, w: red. G. Elliot, A. Timmermann Handbook of Economic Forecasting, vol. 2B, Elsevier, Amsterdam.

6. West K. D. (2006), Forecast Evaluation, w: red. G. Elliot, C. Granger, A. Timmermann Handbook of Economic Forecasting, vol. 1, Elsevier, Amsterdam, 99–134.

Metody oceniania:

Obecność na wykładzie i aktywny udział w dyskusji (40%), zaliczenie na ocenę w formie testu wyboru (60%).