- Kodi
- EMS 313
- Emri
- Statistikë Ekonomike
- Semestri
- 5
- Leksione
- 3.00
- Seminare
- 1.00
- Laboratore
- 0.00
- Kredite
- 3.50
- ECTS
- 5.00
- Përshkrimi
-
EMS 313- Kjo lënde është një hyrje në ekonometrinë financiare-shkenca e të dhënave, e aplikuar në financë. Kursi përfshin programim në kompjuter dhe analizë statistikore e të dhënave në programin softuerik Eviews, ekonometri (analizë statistikore), ekonomi financiare, mikroekonomi, makroekonomi, optimizim matematikor dhe modelet e probabilitetit.
- Objektivat
-
Ti pasurojë studentët me aftësitë e duhura për të kryer studime shkencore në ekonomi dhe financë, duke perdorur metoda dhe praktika më të avancuara ekonometrike. Implementimet e të dhënave reale do të analizohen përmes paketës ekonometrike Eviews 10. Seancat laboratorike kanë per qëllim që studentët te aplikojnë në praktikë të gjitha njohuritë e marra teorike duke përdorur të dhëna nga databaza reale. Kështu studentët duhet të jenë në gjendje të performojnë analiza financiare dhe ekonomike në mënyrë të pavarur.
- Java
- Tema
- 1
- Prezantim i kursit dhe sylabusit. Prezantim i librit dhe metodës së vlerësimit.
- 2
- Hyrje në Ekonometri. Kapitulli 1 (fq. 1-45) Ky kapitull përshkruan konceptet bazë sa i përket Ekonometrisë dhe aplikmit të kësaj disipline. Ai përmbledh procesin e gjenerimit të të dhënave, burimin e të dhënave ekonomike dhe kategorizimin e tyre. Në fund kapitulli ilustron shkurtimisht se në cilat fusha gjen zbatim kjo disiplinë.
- 3
- Regresioni i thjeshtë linear- Modeli kros-seksional. Kapitulli 2 (fq. 46-111) dhe Kapitulli 3 (fq. 112-151). Ky kapitull nënvizon diferencën midis regresionit linear të thjeshtë dhe regresionit linear të përbërë. Qëndrueshmëria statiskore dhe qëndrueshmëria praktike. Testimi i hipotezave duke përdorur vlerë e probabilitetit dhe T-test.
- 4
- Regresioni Linear i zbatuar në praktikë duke përdour programin Eviews 10. Punim me të dhëna reale, databaza nga Eviews.
- 5
- Supozimet Klasike të Regresionit Linear. Kapitulli 4 (fq. 152-195), Kapitulli 5 (fq. 196-259) dhe Kapitulli 6 (fq. 260-316). Ky kapitull analizon regresionin linear të shumëfishtë dhe vlerëson hipotezat klasike të regresionit linear. Diskutim mbi problemet e modelit, matjen e korrektesës së parametrave dhe një hyrje në marrëdhënien jo-lineare të variablave-modeli kuadratik.
- 6
- Supozime Klasike të Rgresionit Linear të testuara me programin softuerik Eviews. Leksion praktik në Media Lab. Vlerësim i supozimeve dhe zgjidhje e problemeve.
- 7
- Përsëritje përpara provimit gjysmë-final.
- 8
- Provimi gjysmë-final
- 9
- Hyrje në analizën e serive kohore. Seritë Kohore në. Kapitulli 9 (fq. 417-480). Ky kapitull prezanton studentët me konceptet bazë për Seritë Kohore në studimet statistikore. Ai krahason studimin Kros-Seksional me Seritë Kohore. Rivlerësimi i Supozimeve Klasike të Regresionit Linear duke përfshirë Korrelacionin Serial dhe Heteroskedasticitetin. Testim i hipotezave statistikore.
- 10
- Regresioni në Seri Kohore: Variabla Stacionare. Kapitulli 9 (fq. 417-480).
- 11
- Regresioni në Seri Kohore: Variabla Jo-Stacionare. Kapitulli 12 (fq. 563-596). Hyrje në modelin OLS. Testi për qendrueshmërinë e variablave si dhe modifikimi i tyre nëse parakushtet nuk janë përmbushur. Leksioni mbyllet me matjen e koefiçentëve për një regresion linear (praktikë).
- 12
- Analiza e Serive Kohore duke përdorur programin softuerik Eviews 10. Këtë javë studentët do të punojnë me programin Eviews 10 duke testuar hipotezat statistikore dhe qëndrueshmërinë e modelit. Në fund të leksionit studentët do të prezantohen me variablat binare dhe analizën e trendit.
- 13
- Hyrje në Modelet Panelore. Kapitulli 15 (fq. 634-680). Diskutim mbi Heterogjenitetin e pashikuar, supozimet e Modeleve Panelore. Prezantim i modelit OLS. Në fund të leksionit studentët do të jenë në gjendje të performojnë një analizë me të dhëna panelore duke përdorur të dhëna reale nga databaza në Eviews.
- 14
- Vlerësimi i projekteve.
- 15
- Përsëritje përpara provimit final.
- 16
- Provimi final
- 1
- Të kenë aftësi për të ndërtuar model ekonometrik të qëndrueshëm.
- 2
- Të kenë njohuri për të testuar specifikimin e modelit, dhe të masin koeficentët e regresionit linear.
- 3
- Të kenë aftësitë e kërkuara për të analizuar modelet kros-seksionale, seritë kohore dhe modelet panelore.
- 4
- Të demonstrojnë aftësi analitike të avancuara, duke përdorur teknika të përparuara në statistikë bazuar në metodën kompjuterike.
- 5
- Të modelojnë marrëdhënie multivariate duke përdorur ose modelet dinamike ose modelet statike. Të ndërveprojnë me situata reale të vendimmarrjes së biznesit duke përdorur sete të dhënash me volum të madh.
- Sasia Përqindja Përqindja totale
- Gjysmë finale
- 1 20% 20%
- Kuize
- 0 0% 0%
- Projekte
- 0 0% 0%
- Detyra
- 1 30% 30%
- Laboratorët
- 1 10% 10%
- Pjesëmarrja në mësim
- 1 10% 10%
- Përqindja totale e vlerësimit
- 70%
- Përqindja e provimit përfundimtar
- 30%
- Përqindja totale
- 100%
- Sasia Kohëzgjatja (orë) Gjithsej (orë)
- Kohëzgjatja e kursit (përfshirë javët e provimit)
- 16 4 64
- Orë studimi jashtë klasës
- 14 4 56
- Detyrat
- 1 1 1
- Gjysmë finale
- 1 2 2
- Provimi përfundimtar
- 1 2 2
- Të tjera
- 0 0 0
- Ngarkesa totale e punës
- 125
- Ngarkesa totale e punës / 25 (orë)
- 5.00
- ECTS
- 5.00