wtorek, 21 kwietnia 2026 | Portal eORDO Omnis v. 1.116.1.5.61

Portal eORDO Omnis

☰ Niezalogowano
Użytkownik anonimowy
Zaloguj się

PPUZ w Nowym Targu

Ramowy program studiów

Szczegóły przedmiotu

Pobierz PDF
Wersja: 4

Podhalańska Państwowa Uczelnia Zawodowa w Nowy Targu

Informacje ogólne


Nazwa zajęć

Prognozowanie i analiza szeregów czasowych

Kod zajęć

RAE-2-1,8,20-21

Status zajęć

Obowiązkowy

Wydział / Instytut

Podhalański Ośrodek Nauk Ekonomicznych

Kierunek studiów

rachunkowość i analityka ekonomiczna

Moduł specjalizacyjny

-----

Specjalizacja

-----


Forma studiów Rok studiów Semestr Suma godzin dydaktycznych Liczba punktów ECTS
Wykłady Ćwiczenia/praktyki
Stacjonarne 1 1 15.0 25.0 3.0
Suma 15.0 25.0 3.0


Poziom studiów

studia drugiego stopnia

Profil

Praktyczny

Osoba odpowiedzialna za program zajęć

dr Katarzyna Frodyma

Wymagania (Kompetencje wstępne)

Student posiada znajomość podstawowych zagadnień z zakresu matematyki i statystyki Pomocna może okazać się także podstawowa wiedza z zakresu wnioskowania statystycznego oraz modelowania ekonometrycznego. Student potrafi korzystać z arkusza kalkulacyjnego (EXCEL).

Założenia i cele zajęć

Zapoznanie studentów z problematyką prognozowania zjawisk gospodarczych, zakresem metod i narzędzi statystycznych oraz ekonometrycznych niezbędnych do analizy, modelowania i prognozowania zjawisk gospodarczych w skali mikro- i makroekonomicznej. Zaznajomienie studentów z wybranymi metodami prognozowania i analizowania, budową modeli dla celów prognostycznych oraz możliwościami ich stosowania w prognozowaniu konkretnych zagadnień gospodarczych. Nabycie umiejętności budowy i estymacji podstawowych modeli prognostycznych (modeli tendencji rozwojowych; modeli opisowych i modeli adaptacyjnych), ich weryfikacji oraz praktycznego stosowania w analizach gospodarczych.

Prowadzący zajęcia

dr Katarzyna Frodyma

Egzaminator/ Zaliczający

dr Katarzyna Frodyma


Nakład pracy studenta - bilans punktów ECTS


Nakład pracy studenta niezbędny do uzyskania efektów uczenia się Obciążenie studenta
Studia stacjonarne Studia niestacjonarne
Obciążenie studenta na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich lub innych osób prowadzących zajęcia i studentów, w tym: godz.:
44.0 		godz.:
0.0
Udział w wykładach (godz.) 15 0
Udział w: ćwiczenia (godz.) 25 0
Dodatkowe godziny kontaktowe z nauczycielem (godz.) 2 0
Udział w egzaminie (godz.) 2 0
Obciążenie studenta związane z jego indywidualną pracą związaną z zajęciami organizowanymi przez uczelnię, w tym: godz.:
32.0 		godz.:
0.0
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć/ przygotowanie się do wykładu (godz.) 3 0
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć/ przygotowanie się do: ćwiczenia (godz.) 15 0
Przygotowanie do zaliczenia/ egzaminu (godz.) 10 0
Wykonanie prac zaliczeniowych (referat, projekt, prezentacja itd.) (godz.) 4 0
Suma
(obciążenie studenta na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich lub innych osób prowadzących zajęcia oraz związane z jego indywidualną pracą związaną z tymi zajęciami) 		godz.:
76.0 		ECTS:
3.0 		godz.:
0.0 		ECTS:
0
Obciążenie studenta w ramach zajęć kształtujących umiejętności praktyczne godz.:
50 		ECTS:
2 		godz.:
0 		ECTS:
0


Efekty uczenia się


Efekty uczenia się

Odniesienia
do kierunkowych efektów
uczenia się

Odniesienia
do charakterystyk
drugiego stopnia
efektów uczenia
się Polskich
Ram
Kwalifikacji

Sposób
weryfikacji
efektów
uczenia się

Wiedza: student zna i rozumie

W1

Student zna podstawowe modele trendu. Wie w jaki sposób analizować szereg czasowy z wahaniami sezonowymi. Ma wiedzę na temat budowy i estymacji ekonometrycznych modeli opisowych. Student zna narzędzia oceny podstawowych modeli prognostycznych. Wie jak wyznaczać prognozy. Zna mierniki oceny dokładności prognoz.

RAE_W01

P7S_WG

egzamin pisemny

W2

Student posiada ogólną wiedzę na temat zasad i metod prognozowania; ma podstawową wiedzę na temat analizy szeregów czasowych.

RAE_W02

P7S_WG

Umiejętności: student potrafi

U1

Student potrafi modelować i prognozować procesy gospodarcze z wykorzystaniem modeli ekonometrycznych; potrafi oszacować parametry prostych modeli predykcyjnych. Student potrafi na podstawie zbudowanych modeli postawić prognozy punktowe i przedziałowe. Student potrafi ocenić trafność prognoz za pomocą mierników ex post. Student potrafi wykorzystać wybrane funkcje programu Excel (lub odpowiednika) do predykcji ilościowej.

RAE_U01

P7S_UW_01

prezentacja (W), sprawdzian pisemny (W)

U2

Student umie skutecznie stosować nabytą wiedzę z zakresu prognozowania gospodarczego do rozwiązywania problemów praktycznych, czyli potrafi wybierać i szacować odpowiednie modele prognostyczne oraz obliczać i interpretować prognozy z wykorzystaniem wybranych metod prognozowania gospodarczego.

RAE_U02

P7S_UW_02

Kompetencje społeczne: student jest gotów do

K1

Student potrafi wskazać praktyczne problemy prognozowania gospodarczego oraz kierunki rozwoju metod prognozowania gospodarczego, dzięki czemu jest świadomy potrzeby uzupełniania nabytej wiedzy i doskonalenia umiejętności z zakresu prognozowania gospodarczego.

RAE_K01

P7S_KK_01

sporządzanie projektów, (W), udział w dyskusji, (W), prezentacja (W)

K2

Student potrafi rozpoznać wybrane problemy w działalności gospodarczej, które można rozwiązać stosując metody prognozowania. Potrafi zastosować proste narzędzia prognostyczne do analizy tych problemów.

RAE_K02

P7S_KK_02

Formy i metody kształcenia

Wykłady i ćwiczenia projektowe (laboratorium komputerowe).

Treści programowe


Wykłady
  1. Ogólne zagadnienia prognozowania: podstawowe pojęcia, rodzaje prognoz, funkcje prognoz, zasady i założenia predykcji, mierniki oceny dokładności prognoz.
  2. Metody prognozowania na podstawie szeregów czasowych - modele opisujące szeregi czasowe. Modele tendencji rozwojowych (postać analityczna modelu, estymacja, ocena modelu i budowa prognozy). Ocena jakości i dopuszczalności prognoz .
  3. Liniowe i nieliniowe funkcje trendu - wyznaczanie funkcji, transformacje funkcji nieliniowych, ocena jakości modelu oraz wybór modelu pod kątem prognostycznym.
  4. Modele dla szeregów z wahaniami periodycznymi (sezonowość). Metoda wskaźników sezonowości, modele trendów jednoimiennych, metoda Kleina.
  5. Prognozowanie na podstawie modeli adaptacyjnych (jedno i dwu-parametryczne modele wygładzania wykładniczego). Wygładzanie szeregów i budowa prognoz punktowych.
  6. Prognozowanie na podstawie jednorównaniowego modelu ekonometrycznego o charakterze opisowym. Budowa modelu, estymacja i interpretacja parametrów, weryfikacja i ocena prognostyczna modelu.
Ćwiczenia
ćwiczenia
  1. Rodzaje i funkcje prognoz. Wprowadzenie do problematyki prognozowania i pracy w programie Excel (lub z jego odpowiednikiem). Wstępna analiza szeregów czasowych. Składowe szeregu czasowego.
  2. Szereg czasowy jako podstawa prognozowania. Metody wyodrębniania trendu (metoda analityczna i mechaniczna). Przykłady wykorzystania szeregów czasowych w prognozowaniu. Model liniowy trendu - wyznaczanie ocen parametrów, ocena modelu, budowa prognozy. Ocena dokładności prognoz - mierniki ex ante i ex post. Obliczanie, interpretacja.
  3. Nieliniowe funkcje trendu - wybór i zapis modelu, estymacja parametrów (transformacje liniowe modeli nieliniowych), ocena modelu i wskazanie modelu do prognozowania. Budowa prognoz i ocena trafności prognoz.
  4. Prognozowanie szeregów czasowych z wahaniami periodycznymi (sezonowymi). Modele wahań sezonowych. Metoda wskaźników sezonowości. Modele trendów jednoimiennych okresów. Wybór modelu prognostycznego. Budowa prognoz. Ocena trafności prognoz za pomocą mierników ex post.
  5. Prognozowanie na podstawie modeli adaptacyjnych (średnia ruchoma, modele Browna i Holta)
  6. Prognozowanie na podstawie modeli ekonometrycznych opisowych. Model jednorównaniowy - estymacja i weryfikacja modelu. Prognozowanie wielowariantowe. Zastosowanie mierników ex ante do oceny dokładności prognoz. 

Kryteria oceny osiągniętych efektów uczenia się


Kryteria oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta

Na ocenę 5,0

Osiągnął poziom wiedzy, umiejętności i kształcenia w zakresie od 90% do 100% (liczony za pomocą uzyskanych punktów ze sprawdzianów/aktywności/projektu/egzaminu)

Na ocenę 4,5

Osiągnął poziom wiedzy, umiejętności i kształcenia w zakresie od 80% do 89,99% (liczony za pomocą uzyskanych punktów ze sprawdzianów/aktywności/projektu/egzaminu)

Na ocenę 4,0

Osiągnął poziom wiedzy, umiejętności i kształcenia w zakresie od 70% do 79,99% (liczony za pomocą uzyskanych punktów ze sprawdzianów/aktywności/projektu/egzaminu)

Na ocenę 3,5

Osiągnął poziom wiedzy, umiejętności i kształcenia w zakresie od 60% do 69,99% (liczony za pomocą uzyskanych punktów ze sprawdzianów/aktywności/projektu/egzaminu)

Na ocenę 3,0

Osiągnął poziom wiedzy, umiejętności i kształcenia w zakresie od 50% do 59,99% (liczony za pomocą uzyskanych punktów ze sprawdzianów/aktywności/projektu/egzaminu)

Na ocenę 2,0

Nie spełnia wymogów na ocenę 3,0. Nie uczęszcza na ćwiczenia i wykłady. Podejmuje próby niesamodzielnej pracy podczas pisanych sprawdzianów i egzaminów. W ocenie punktowej ma poniżej 50% punktów możliwych do zdobycia. Nieusprawiedliwiona nieobecność na sprawdzianach/egzaminie.

Forma weryfikacji osiągnięć studenta i warunki zaliczenia zajęć


Forma weryfikacji osiągnięć studenta

Egzamin

Warunki odbywania i zaliczenia zajęć oraz dopuszczenia do końcowego egzaminu (zaliczenia z oceną)

Na ocenę końcową składa się w 60% średnia z ocen bieżących (sprawdziany, aktywność na zajęciach, projekt) i w 40% ocena z egzaminu końcowego. Student uzyskuje pozytywną ocenę końcową pod warunkiem uzyskania pozytywnej oceny z zaliczenia (minimum 30 pkt.) i pozytywnej oceny z egzaminu (minimum 20 pkt.).

Wykaz zalecanego piśmiennictwa


Wykaz literatury podstawowej

Lp.Pozycja
1Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S. (2003), Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

Wykaz literatury uzupełniającej

Lp.Pozycja
1Cieślak M. (red.), Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. Wydanie czwarte zmienione, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005.
2Dittmann P., Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowania. Wydanie III zmienione, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2006.
3Franses, P. H. (2014). Time series models for business and economic forecasting. Cambridge University Press.
4Gajda J.B., Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze. Wydawnictwo C. H. Beck, Warszawa 2001.
5Malina A., Frodyma K. (2019), Prognozowanie w turystyce. Podstawy teoretyczne oraz przykłady i zadania z wykorzystaniem programu Excel. Wyd. Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie.
6Sobczyk M. (2008), Prognozowanie. Teoria, przykłady, zadania. Wyd. Placet, Warszawa.
7Wheelwright, S., Makridakis, S., & Hyndman, R. J. (1998). Forecasting: methods and applications. John Wiley & Sons.
8Zeliaś A., Teoria prognozy. Wydanie III zmienione, PWE, Warszawa 1997.

Wymiar, zasady i forma odbywania praktyk zawodowych


Wymiar, zasady i forma odbywania praktyk zawodowych

-----