Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Metody taksonomiczne w ekonomii

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1100-12-E12-1-MTwE
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Metody taksonomiczne w ekonomii
Jednostka: Katedra Ekonometrii i Statystyki
Grupy: Ekonomia - plan studiów 2 rok 1 stopnia
Ekonomia, 2 rok I stopnia, PRK, moduł pierwszy
Punkty ECTS i inne: 4.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

Wiedza oraz praktyczne umiejętności z zakresu matematyki i statystyki. Znajomość podstawowego oprogramowania analiz statystycznych.

Całkowity nakład pracy studenta:

1. Godziny realizowane z udziałem nauczyciela (godziny kontaktowe): 70 godzin (uczestnictwo w wykładach i ćwiczeniach, konsultacje, referowanie wyników przeprowadzonych analiz, zaprezentowanie końcowej pracy zaliczeniowej, kontakt mailowy).

2. Czas poświęcony na pracę własną (indywidualną) studenta: 50 godzin (zapoznanie się z literaturą, przygotowywanie się do zajęć, w tym: zgromadzenie danych, przeprowadzenie analiz empirycznych w ramach przygotowania końcowej pracy zaliczeniowej, zredagowanie pracy, przygotowanie się do zreferowania wyników przeprowadzonych analiz).


Efekty uczenia się - wiedza:

W1. Student zna podstawowe metody porządkowania i grupowania obiektów ekonomicznych (K_W06).

W2. Zna możliwości i ograniczenia stosowania tych metod w analizach porównawczych, szczególnie w ujęciu dynamicznym (K_W06).


Efekty uczenia się - umiejętności:

U1. Student interpretuje dane oraz potrafi korzystać z różnych źródeł danych (K_U03).

U2. Porządkuje i grupuje obiekty ekonomiczne w ujęciu przekrojowym, w tym przestrzennym, i czasowym (K_U06).

U3. Interpretuje wyniki analiz, ocenia charakter i znaczenie zaobserwowanych prawidłowości, zależności i zmian w czasie (K_U01).


Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

K1. Student rozumie przydatność i znaczenie analiz z wykorzystaniem metod porządkowania i grupowania obiektów ekonomicznych. Rozumie potrzebę poszerzania wiedzy i doskonalenia umiejętności w zakresie analizy złożonych zjawisk ekonomicznych (K_K02).

K2. Potrafi formułować pytania i udzielać logicznych odpowiedzi; wyciąga właściwe wnioski (K_K01).

Metody dydaktyczne:

Wykład z elementami pokazu multimedialnego – pokazy w Power Point, prezentacje komputerowe analiz z wykorzystaniem Excela, R-CRAN, Gretla.

Zajęcia ćwiczeniowe w laboratorium komputerowym. Przeprowadzanie analiz z wykorzystaniem: Excela, R-CRAN, Gretla. Prezentacje otrzymanych wyników, pokazy w Power Point. Dyskusje.


Uwaga, w cyklu 2021/2022 wykłady (15 godz.) w formie zdalnej z wykorzystaniem platformy MS Teams; materiały uzupełniające na Moodle.

Metody dydaktyczne eksponujące:

- pokaz

Metody dydaktyczne podające:

- wykład informacyjny (konwencjonalny)

Metody dydaktyczne poszukujące:

- ćwiczeniowa
- projektu
- referatu

Metody dydaktyczne w kształceniu online:

- metody rozwijające refleksyjne myślenie
- metody służące prezentacji treści
- metody wymiany i dyskusji

Skrócony opis:

Zajęcia z przedmiotu: Metody taksonomiczne w ekonomii dla studentów II roku, I stopnia, studiów stacjonarnych , w wymiarze 15 godz. wykładu i 30 godz. ćwiczeń (semestr letni), mają na celu przyswojenie podstawowej wiedzy z zakresu taksonomii oraz nabycie praktycznych umiejętności stosowania wybranych metod taksonomicznych do porządkowania i grupowania obiektów charakteryzowanych za pomocą wielu cech, porównywania ich kondycji ekonomicznej i rozwoju, a tym samym do przeprowadzania analiz złożonych zjawisk ekonomicznych w aspekcie porównawczym. Wykład jest zaliczany na podstawie wyniku testu sprawdzającego głównie wiedzę. Zajęcia ćwiczeniowe kończą się przygotowaniem końcowej pracy zaliczeniowej.

Uwaga, w semestrze letnim 2021/2022 wykłady odbywają się w formie zdalnej w ramach spotkań na platformie MS Teams.

Pełny opis:

Wykład ma na celu z jednej strony przedstawienie teoretycznych aspektów wybranych metod taksonomicznych, takich jak: (1) istota, zasady i etapy porządkowania liniowego, (2) możliwości i ograniczenia taksonomicznego miernika rozwoju (TMR), w tym możliwości uogólnienia do wersji przestrzennej (PTMR), (3) przestrzenne rozkłady TMR , (4) sposoby pomiaru i interpretacje zmian w czasie uporządkowań obiektów ekonomicznych (w szczególności wykorzystanie w analizach konwergencji gospodarczej), (5)grupowanie obiektów w oparciu o wartości taksonomicznego miernika rozwoju ze wskazaniem na wartości poznawcze uzyskanych klasyfikacji, (6) cele, przydatność, wady i zalety różnych metod grupowania (aglomeracyjne, podziałowe, optymalizacyjne, np. metoda k-średnich), (7) istota i zasady analizy skupień, w tym wybór odpowiedniej liczby skupień, interpretacja składu grup, zmiany składu grup w czasie, skład grup w ujęciu przekrojowo-czasowym (W1 i W2), z drugiej zaś wskazanie na możliwości wykorzystania odpowiedniego oprogramowania do przeprowadzenia analiz zjawisk ekonomicznych metodami taksonomicznymi oraz zaprezentowanie i omówienie przykładów analiz z wykorzystaniem tych metod (K1).

Celem ćwiczeń jest nabycie praktycznych umiejętności stosowania poznanych na wykładzie metod do analizy rzeczywistych zjawisk ekonomicznych. Zajęcia odbywają się w laboratorium komputerowym. W ramach zajęć omawia się i ćwiczy przeprowadzanie analiz różnych, interesujących studentów, zjawisk ekonomicznych, za pomocą wybranych metod taksonomicznych. Wskazuje się na przydatność różnych metod, porównuje wartości poznawcze, ocenia wiarygodność otrzymanych wyników oraz możliwości porównań w czasie i przestrzeni. Zajęcia obejmują zatem praktyczne zastosowania metod taksonomicznych na podstawie rzeczywistych danych (U1), w tym:

1. Porządkowanie liniowe obiektów ekonomicznych z wykorzystaniem Excela oraz programu R-CRAN (Wykorzystanie odpowiednich pakietów, sformułowanie potrzebnych komend). Analizy empiryczne z wykorzystaniem metod porządkowania prowadzą do wyznaczenia rankingów obiektów ekonomicznych i oceny zgodności uporządkowań w czasie. Studenci interpretują wyniki oraz formułują wnioski (U1, U2).

2. Grupowanie obiektów w oparciu o wartości TMR. Lokalizacja grup w przestrzeni geograficznej – mapy rozkładu przestrzennego TMR. Interpretacje i wnioski koncentrują się na przestrzennych aspektach kształtowania się zjawisk ekonomicznych (U1, U2).

3. Grupowanie obiektów przy zastosowaniu R-CRAN (Wykorzystanie odpowiednich pakietów, formułowanie komend). Analizy empiryczne z wykorzystaniem metod grupowania prowadzą do wyznaczania jednorodnych grup obiektów. Studenci dokonują interpretacja składu grup, formułują wnioski. Szczególną uwagę poświęca się zmianom składu grup w czasie i interpretacji składu grup w ujęciu przekrojowo-czasowym. Formułuje się wnioski (U2).

Literatura:

Podstawowa:

[1] Kolenda M., Taksonomia numeryczna. Klasyfikacja, porządkowanie i analiza obiektów wielocechowych, AE, Wrocław 2007.

[2] Panek T., Zwierzchowski J., Statystyczne metody wielowymiarowej analizy

porównawczej: Teoria i zastosowania, Oficjalne Wydawnictwo Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 2014.

[3] Zeliaś A. (red.), Taksonomiczna analiza przestrzennego zróżnicowania poziomu życia w Polsce w ujęciu dynamicznym, AE, Kraków 2002.

Uzupełniająca:

[1] Grabiński T., Metody taksonometrii, AE, Kraków 1992.

[2] Kopczewska K., Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R-CRAN, CeDeWu Sp. Z o. o., Warszawa 2006, rozdziały 1 i 2.

[3] Kopczewska K. (red.), Przestrzenne metody ilościowe w R: Statystyka, ekonometria, uczenie maszynowe, analiza danych, CeDeWu Sp. Z o. o., Warszawa 2020, rozdział 1.

[4] Młodak A., Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, Wydawnictwo Difin, Warszawa 2006, rozdziały 2 i 4.

[5] Pociecha J., Podolec B., Sokołowski A., Zając K., Metody taksonomiczne w badaniach społeczno-ekonomicznych, PWN, Warszawa 1988.

Metody i kryteria oceniania:

Wykład: egzamin w formie testu

Ćwiczenia: końcowa praca zaliczeniowa

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (zakończony)

Okres: 2022-02-21 - 2022-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Elżbieta Szulc
Prowadzący grup: Elżbieta Szulc
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2022/23" (zakończony)

Okres: 2023-02-20 - 2023-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Elżbieta Szulc
Prowadzący grup: Elżbieta Szulc
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2024-02-20 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Elżbieta Szulc
Prowadzący grup: Elżbieta Szulc
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.
ul. Jurija Gagarina 11, 87-100 Toruń tel: +48 56 611-40-10 https://usosweb.umk.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.0.3.0-2 (2024-04-26)