I. WYMAGANIA OGÓLNE
Studia drugiego stopnia trwają nie krócej niż 4 semestry. Liczba godzin zajęć nie powinna być mniejsza niż 1000. Liczba punktów ECTS nie powinna być mniejsza niż 120.
II. KWALIFIKACJE ABSOLWENTA
Absolwent powinien znać metody i narzędzia matematyczne, statystyczne i ekonometryczne niezbędne do zaawansowanej analizy zjawisk gospodarczych w skali mikro- i makroekonomicznej, jak również do podejmowania racjonalnych decyzji we wszelkiego rodzaju podmiotach i organizacjach gospodarczych. Powinien posiadać umiejętności w zakresie projektowania i wdrażania zaawansowanych systemów informatycznych i baz danych w organizacjach gospodarczych i administracyjnych oraz formułowania strategii ich informatyzacji.
Absolwent powinien posiadać umiejętności niezbędne do prowadzenia zaawansowanej działalności doradczej, wymagającej kwalifikacji analitycznych, w której konieczne jest stosowanie narzędzi matematycznych, statystycznych, ekonometrycznych i informatycznych, jak również do realizowania prac o charakterze twórczym. Wyróżniający się absolwenci powinni być przygotowani do prowadzenia prac badawczych i do kontynuowania edukacji na studiach trzeciego stopnia.
III. RAMOWE TREŚCI KSZTAŁCENIA
III. 1 GRUPY TREŚCI KSZTAŁCENIA, MINIMALNA LICZBA GODZIN ZAJĘĆ ZORGANIZOWANYCH ORAZ MINIMALNA LICZBA PUNKTÓW ECTS
godziny | ECTS | |
A. GRUPA TREŚCI PODSTAWOWYCH | 45 | 6 |
B. GRUPA TREŚCI KIERUNKOWYCH | 270 | 30 |
Razem | 315 | 36 |
III.2 SKŁADNIKI TREŚCI KSZTAŁCENIA W GRUPACH, MINIMALNA LICZBA GODZIN ZAJĘĆ ZORGANIZOWANYCH ORAZ MINIMALNA LICZBA PUNKTÓW ECTS
godziny | ECTS | |
A. GRUPA TREŚCI PODSTAWOWYCH Treści kształcenia w zakresie: | 45 | 6 |
1. Prognozowania i symulacji | 45 | |
B. GRUPA TREŚCI KIERUNKOWYCH Treści kształcenia w zakresie | 270 | 30 |
1. Analizy wielowymiarowej 2. Metody reprezentacyjnej 3. Ekonometrii dynamicznej i finansowej 4. Ekonomii matematycznej 5. Metod aktuarialnych 6. Analizy statystycznej w badaniach rynku 7. Sieci komputerowych 8. Inżynierii oprogramowania 9. Systemów informacyjnych zarządzania |
III. 3 WYSZCZEGÓLNIENIE TREŚCI I EFEKTÓW KSZTAŁCENIA
A. GRUPA TREŚCI PODSTAWOWYCH
1. Kształcenie w zakresie prognozowania i symulacji
Treści kształcenia: Prognoza, prognoza ekonometryczna. Prognozy a decyzje. Błąd prognozy. Efektywność prognozowania. Predykcja. Zasady budowy prognoz. Metody budowy prognoz. Wnioskowanie w przyszłość na podstawie szeregów czasowych. Prognozy krótko-, średnio- i długookresowe. Filtracja szeregów czasowych. Modele adaptacyjne, autoregresyjne, trendy stochastyczne. Wnioskowanie w przyszłość na podstawie ekonometrycznych modeli opisowych. Symulacja deterministyczna, symulacja stochastyczna i metoda Monte Carlo. Generatory liczb losowych. Dokładność symulacji stochastycznej.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: prognozowania prostych procesów gospodarczych; wyboru efektywnych metod prognozowania dla konkretnego procesu gospodarczego; budowy modeli symulacyjnych i oceny ich efektywności; wykorzystania prognoz i symulacji do podejmowania decyzji gospodarczych.
B. GRUPA TREŚCI KIERUNKOWYCH
1. Kształcenie w zakresie analizy wielowymiarowej
Treści kształcenia: Wielowymiarowy rozkład normalny – właściwości i wnioskowanie statystyczne. Wielowymiarowa analiza regresji. Analiza głównych składowych. Analiza czynnikowa. Analiza korelacji kanonicznej. Analiza dyskryminacyjna. Metody klasyfikacji (analiza skupień – cluster analysis). Metody porządkowania liniowego. Analiza korespondencji. Analiza wielowymiarowych zmiennych dyskretnych. Odporna analiza statystyczna. Analiza obserwacji nietypowych i ogonów rozkładów. Graficzne metody analizy danych wielowymiarowych.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: identyfikacji właściwego narzędzia ekonometrycznego i statystycznego do analizy konkretnego problemu ekonomicznego; estymacji, weryfikacji i interpretacji wyników stosowania wybranego modelu; analizowania danych wielowymiarowych.
2. Kształcenie w zakresie metody reprezentacyjnej
Treści kształcenia: Projektowanie badań próbkowych. Operat losowania. Techniki probabilistyczne i nieprobabilistyczne wyboru próby. Charakterystyka badań reprezentacyjnych. Błąd losowania i inne błędy w badaniach próbkowych. Wnioskowanie statystyczne dla prób nieprostych. Określanie niezbędnej liczebności próby. Estymatory ilorazowe i regresyjne. Statystyka małych domen. Rola informacji a priori w badaniach próbkowych.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: projektowania badań próbkowych; selekcji właściwej w danych warunkach techniki wyboru próby; określania wielkości próby oraz wyboru właściwych dla danej techniki próbkowania metod opisu i wnioskowania statystycznego.
3. Kształcenie w zakresie ekonometrii dynamicznej i finansowej
Treści kształcenia: Podstawowe pojęcia, rodzaje i charakterystyki. Stacjonarność ścisła i kowariancyjna. Procesy białego szumu i błądzenia losowego. Procesy Markowa. Procesy ARMA (Autoregressive Moving Average) i ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) – identyfikacja, estymacja. Testy pierwiastka jednostkowego. Podstawowe procesy w czasie ciągłym. Wielowymiarowe procesy stochastyczne. Analiza spektralna procesów stochastycznych. Filtracja – rozkłady warunkowe i ich charakterystyki. Modele regresji dla procesów stacjonarnych. Kointegracja – reprezentacja ECM (Equilibrium Correction Modelling) i procedura Johansena. Przyczynowość i egzogeniczność. Pomiar zmienności instrumentów finansowych. Modele klasy GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) – estymacja, testowanie efektów. Analiza rozkładów cen i stóp zwrotu. Procesy zmienności stochastycznej. Narzędzia ekonometrii finansowej w analizie wybranych modeli teorii finansów – model portfela, hipoteza rynku efektywnego, hipoteza racjonalnych oczekiwań, wycena opcji. Estymacja i prognozowanie miar ryzyka (Value at Risk).
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: identyfikacji, estymacji i interpretacji modeli w analizie jedno- i wielowymiarowych ekonomicznych i finansowych szeregów czasowych; weryfikacji hipotez teorii finansów na rzeczywistych danych; stosowania modeli procesów niestacjonarnych w analizie wybranych zależności makroekonomicznych.
4. Kształcenie w zakresie ekonomii matematycznej
Treści kształcenia: Matematyczna teoria popytu. Równowaga rynkowa. Stabilność rynku konkurencyjnego. Funkcje produkcji. Krótko- i długookresowa strategia przedsiębiorstwa. Modele matematyczne równowagi ogólnej (konkurencyjnej). Równowaga i optimum ekonomiczne (Pareto). Warunki – stabilność stanu równowagi. Równowaga dynamiczna i wzrost w wielosektorowych modelach dynamiki ekonomicznej. Przestrzeń produkcyjna. Technologiczna i ekonomiczna efektywność produkcji. Długookresowa równowaga wzrostu von Neumanna.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: pomiaru podstawowych wielkości mikroekonomicznych; posługiwania się metodami matematycznymi w ekonomii; opisu podstawowych zjawisk mikroekonomicznych językiem matematycznym; abstrakcyjnego rozumienia powiązań i współzależności między zmiennymi mikroekonomicznymi.
5. Kształcenie w zakresie metod aktuarialnych
Treści kształcenia: Modele ryzyka ubezpieczeniowego w ubezpieczeniach majątkowych i osobowych. Rozkłady prawdopodobieństwa stosowane do opisu liczby szkód i wartości odszkodowań. Model indywidualnego ryzyka. Model kolektywnego ryzyka. Ryzyko w ubezpieczeniach na życie – funkcje biometryczne i konstrukcja tablic trwania życia. Kalkulacja składki ubezpieczeniowej netto w ubezpieczeniach majątkowych – zasady i metody. Kalkulacja składki jednorazowej netto i bieżącej składki w różnych rodzajach ubezpieczeń na życie. Rezerwy techniczno-ubezpieczeniowe – rodzaje, rola i sposoby tworzenia. Proces ryzyka w działalności ubezpieczeniowej. Elementy teorii ruiny. Reasekuracja – rodzaje, określanie udziału własnego.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: posługiwania się wiedzą z zakresu zaawansowanych metod matematycznych i statystycznych w ocenie ryzyka ubezpieczeniowego; określania składki w ubezpieczeniach na życie oraz ubezpieczeniach majątkowych i osobowych; interpretowania wyników stosowania konkretnych metod.
6. Kształcenie w zakresie analizy statystycznej w badaniach rynku
Treści kształcenia: dane marketingowe – skale pomiarowe, pomiar postaw nabywców (skalowanie jednowymiarowe i wielowymiarowe). Przestrzenna analiza zjawisk rynkowych: pojęcie i miary koncentracji przestrzennej oraz lokalizacji, analiza zasięgu i potencjału rynkowego, modele grawitacji i potencjału, miary koncentracji (monopolizacji) na rynku dóbr i usług (współczynnik Giniego, indeks Herfindahla-Hirschmana, wskaźnik oparty na entropii). Wielowymiarowe metody analizy danych marketingowych: badanie zależności (analiza regresji, conjoint analysis, drzewa klasyfikacyjne), badanie współwystępowania (analiza czynnikowa, metody klasyfikacji, skalowanie wielowymiarowe, metody porządkowania liniowego).
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: rozumienia i stosowania metod analizy jedno-, dwu- i wielowymiarowej w badaniach rynku; doboru właściwych metod statystycznych do analiz rynkowych i marketingowych; stosowania metod analizy wielowymiarowej w badaniach rynkowych i marketingowych.
7. Kształcenie w zakresie sieci komputerowych
Treści kształcenia: Podstawowe pojęcia z zakresu lokalnych, metropolitalnych i globalnych sieci komputerowych oraz technologii z nimi związanych. Zagadnienia protokołów sieciowych – obowiązujące standardy, model OSI (Open Systems Interconnection). Media transmisyjne kablowe (miedziane i światłowodowe) oraz bezprzewodowe. Protokół TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) oraz protokoły routingu. Sposób działania i podstawowa konfiguracja urządzeń sieciowych w połączeniu z technologiami Frame Relay i ATM (Asynchronous Transfer Mode). Zagadnienia bezpieczeństwa systemów sieciowych oraz mechanizmy obrony przed nieautoryzowanym dostępem. Podstawy projektowania sieci komputerowych.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: projektowania i administrowania sieciami komputerowymi; konfigurowania urządzeń sieciowych opartych na technologii Ethernet.
8. Kształcenie w zakresie inżynierii oprogramowania
Treści kształcenia: Projektowanie oprogramowania – techniki planowania i szacowania kosztów, harmonogramowanie oraz monitorowanie przedsięwzięć informatycznych, problemy niezawodności oprogramowania, procesy kontroli jakości systemów informatycznych, techniki pracy zespołowej. Weryfikacja, walidacja i testowanie. Inspekcje oprogramowania. Interakcja człowiek – komputer. Metody i techniki notacji w wytwarzaniu systemów informacyjnych oraz zarządzanie przedsięwzięciami informatycznymi. Metoda punktów funkcyjnych.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: organizowania prac zespołu programistów i wytwarzania złożonych systemów informacyjnych z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi.
9. Kształcenie w zakresie systemów informacyjnych zarządzania
Treści kształcenia: Otoczenie informacyjne przedsiębiorstwa. Procesy informacyjne. Budowa i struktura systemów. Rozwiązania techniczno-technologiczne i komunikacyjne stosowane w systemach informacyjnych zarządzania. Integracja systemów. Zarządzanie systemem informacyjnym przedsiębiorstwa. Badanie efektywności systemu. Audyt i doskonalenie systemów wspomagających zarządzanie. Rozwój systemów informacyjnych zarządzania.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: identyfikacji, tworzenia, użytkowania i doskonalenia systemów informacyjnych zarządzania w przedsiębiorstwach i instytucjach.
IV. INNE WYMAGANIA
Zajęcia typu wykładowego nie mogą przekraczać 50% ogólnej liczby godzin.
Za przygotowanie pracy magisterskiej i przygotowanie do egzaminu dyplomowego student otrzymuje 20 punktów ECTS
lista kierunków:
Informatyka i ekonometria - studia II stopnia