Ekonomikos prognozavimas

Dalyko anotacija lietuvių kalba

Šio kurso tikslas – supažindinti studentus su ekonomikos prognozavimo pagrindiniais principais bei taikomais metodais. Šis kursas supažindina su pagrindinėmis prognozavimo sąvokomis, duomenų tipais, duomenų apdorojimo ir paruošimo metodikomis. Paskaitų ir seminarų metu siekiama studentams suteikti teorinių ir praktinių žinių apie galimas, teisingas ir pagrįstas prielaidas sudarant ekonominį prognozavimo modelį bei vertinant jo rezultatus. Prognozavimas atliekamas naudojant „R“ programos paketą.

Dalyko anotacija užsienio kalba

The main purpose of this course is to provide students with the basic principles of economic forecasting and the methods used. This course introduces the basic concepts of forecasting, data types, data processing and preparation methodologies. The aim of the lectures and seminars is to provide students with theoretical and practical knowledge about possible, correct and reasonable assumptions in creating an economic forecasting model and evaluating its results. Forecasting is performed using the "R" program package.

Būtinas pasirengimas dalyko studijoms

Matematika, Statistika, Taikomoji ekonometrika, Mikroekonomika, Makroekonomika, Finansų pagrindai, Programavimo pagrindai ekonomistams.

Dalyko studijų rezultatai

1. Apibrėžti ekonominės analizės, prognozavimo, sampratas ir ryšius tarp jų.
2. Pagrįstai, nuosekliai ir logiškai analizuoti eko-nomines situacijas, pasi-telkiant ekonominius ro-diklius, tinkamai inter-pretuoti jos rezultatus.
3. Žinoti ekonomikos prognozavimo modelius, jų principus ir taikymo galimybes.
4. Atlikti ekonominio ro-diklio prognozę, pasiren-kant ir pagrindžiant pro-gnozavimo metodą ir įvertinti prognozės tikslu-mą.
5. Atlikti ekonominių ro-diklių regresinę analizę, remiantis ja, prognozuoti bei pristatyti analizės re-zultatus ir diskutuoti.

Dalyko turinys

1. Įvadas į ekonomikos prognozavimą: apibrėžimas, istorija, tipai, metodai.
2. Duomenų analizė I: savokos, tipai, vizualizavimo klaidos, baziniai grafikai.
3. Duomenų analizė II: išskirtys, koreliacija, autokoreliacija, sezoniškumas ir kt.
4. Paprastų prognozavimo metodų implemen-tavimas I: glotninimas, slenkantis vidurkis ir kt., paklaidų skaičiavimas.
5. Paprastų prognozavimo metodų implemen-tavimas II: glotninimas, slenkantis vidurkis ir kt., paklaidų skaičiavimas.
6. Krypties prognozavimas.
7. Tiesinė laiko eilučių regresija.
8. Išskirčių identifikavimas.
9. Naudingi prognozuojantys kintamieji.
10. Prognozavimas taikant regresiją.
11. Netiesinė laiko eilučių regresija.
12. Prognozavimas su netiesiniu trendu.

Dalyko studijos valandomis

Studijų vykdymo forma	Val. auditorinėse studijose	Val. nuotolinėse studijose
Paskaitos	45 val.	45 val.
Iš viso kontaktinio darbo val.	45 val.
Savarankiškas darbas	62 val.
Iš viso	107 val.

Studijų rezultatų vertinimas

Kolokviumas – 20 %.
Individualūs ir grupiniai tarpiniai atsiskaitymai – 50 %.
Egzaminas – 30 %.

Literatūra

1. 2018 Hyndman, R., Athanasopoulos, G. Forecasting: Principles and Practices. 2nd ed.
Papildoma literatūra
1. 2004 Michael, P., Clements. C. D. A companion to economic forecasting.
2. 2008 Wooldridge, J. M. Introductory Econometrics.