Objectives
The main objective of the course is to familiarize students with the data mining and statistical theory and practice of econometric methods that make economic decisions. During the semester the main emphasis will be on the analysis and prediction of economic and social phenomena based on cross-sectional data and time series with appropriate applications in the field of micro- and macroeconomics. The subject primarily provides quantitative knowledge for the analysis and prediction of the studied phenomena.
Academic results
Knowledge
- the main concepts of econometrics, and the logical structure of the main theoretical models,
- the solving methods and application possibilities of the main regression and time series data problems.
Skills
- identify problems that can be solved using learned regression and time series analysis models,
- perform basic calculations with the help of the built-in functions of some econometric software packages, and are able to interpret the obtained results,
- plan and organize independent learning.
Attitude
- collaborate with their instructors and fellow students during the learning process,
- gain knowledge and information,
- are open to learn and adapt the methodology of information technology tools
- make decisions even in decision situations requiring a complex approach, with full consideration and consideration of the aspects.
Independence and responsibility
- carry out independently the consideration of economic problems that can be solved with the learned basic econometric tools and solves them on the basis of given resources,
- are open to accept reliable critical remarks,
- co-operates with practitioners in other fields in the performance of his / her professional duties,
- use a systems approach in thinking.
Teaching methodology
Lectures, computational exercises and communication in written and oral form, use of ICT tools and techniques.
Materials supporting learning
- Ramanathan, R.: Bevezetés az ökonometriába; PANEM, Budapest, 2003. (kijelölt fejezetek)
- Maddala, G.S.: Bevezetés az ökonometriába; Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest, 2004 (aján-lott)
- Az előadások és gyakorlatok alkalmazott ökonometriai (free) szoftvere:
- Egyéb oktatási segédanyagok a tanszék honlapján, a tárgy neve és kódja alatt érhetőek el: https://edu.gtk.bme.hu/course/view.php?id=136
- Ramanathan, R.: Introductory Econometrics with Applications, South-Western, 2002.
- Maddala, G.S.: Introduction to Econometrics, MacMillan, New York, 1992.
- The applied econometric software of the course is „Gretl for Windows”:http://gretl.sourceforge.net/
- Slideshows of the lectures which will be uploaded continously during the semester.
General Rules
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése három évközi írásbeli teljesítménymérés (összegző tanulmányi teljesítményértékelés), és egy, a szorgalmi időszak utolsó hetében végzett összegző teljesítményértékelés (összegző tanulmányi teljesítményértékelés) alapján történik. A sikeres félévközi jegy megszerzésének feltétele, hogy a 3.2 pont szerinti három évközi összegző tanulmányi teljesítményértékelések (ellenőrző dolgozatok) közül a két magasabb pontszámú teljesítményértékelés pontszámai egyenként elérjék a maximális pontszám 40%-át, valamint a szorgalmi időszakutolsó hetében tett írásbeli teljesítményértékelés pontszáma is elérje a maximális pontszám legalább 40%-át.
Performance assessment methods
A. Szorgalmi időszakban végzett évközi teljesítményértékelések részletes leírása: 1. Összegző tanulmányi teljesítményértékelés: a tantárgy tudás, képesség, attitűd, valamint önállóság és felelős-ség típusú kompetenciaelemeinek komplex, írásos értékelési módja, zárthelyi dolgozat formájában; amely tartalmaz egyrészt tesztkérdéseket, melyek a lexikális tudást, az egyes fogalmak értelmezését és az azok közötti összefüggések felismerését, másrészt számítási feladatokat, melyek a problémafelismerő–megoldó képességet vizsgálják. Az értékelés alapjául szolgáló tananyagrészt a tantárgyfelelős határozza meg a tantárgy előadóival egyetértésben, a rendelkezésre álló munkaidő egyenként 20 perc. B. A szorgalmi időszakban végzett utolsó heti teljesítményértékelés elemei: 1. Írásbeli teljesítményértékelés: a tantárgy tudás, képesség, attitűd, valamint önállóság és felelősség típusú kompetenciaelemeinek komplex, írásos értékelési módja, vizsgadolgozat formájában; amely tartalmaz egyrészt tesztkérdéseket, melyek a lexikális tudást, az egyes fogalmak értelmezését és az azok közötti összefüggések felismerését, másrészt számítási feladatokat, melyek a problémafelismerő–megoldó képességet vizsgálják. Az értékelés alapjául szolgáló tananyagrészt a tantárgyfelelős határozza meg a tantárgy előadóival egyetértésben. 2. Évközi eredmények beszámítása: Az évközi három összegző tanulmányi teljesítményértékelések (ellenőrző dolgozatok) közül a két magasabb pontszámú dolgozatok pontszámainak összege.
Percentage of performance assessments, conducted during the study period, within the rating
- 1. összegző tanulmányi teljesítményértékelés: 50%
- 2. összegző tanulmányi teljesítményértékelés: 50%
- 3. összegző tanulmányi teljesítményértékelés: 50%
- összesen: 100%*
- a szorgalmi időszak utolsó hetében írt írásbeli teljesítményértékelés : 70%
- évközi eredmények beszámítása (ellenőrző dolgozatok): 30%
- összesen: 100%
Percentage of exam elements within the rating
Conditions for obtaining a signature, validity of the signature
Az aláírás megszerzésének a TVSZ-ben rögzített általános szabályokon túl nincs feltétele. A megszerzett aláírás a TVSZ szerinti időtartamig érvényes.
Issuing grades
% | |
---|---|
Excellent | 90-100 |
Very good | 85–90 |
Good | 70–84 |
Satisfactory | 55–69 |
Pass | 40–54 |
Fail | 40 |
Retake and late completion
1) Az évközi összegző tanulmányi teljesítményértékelések nem pótolhatók vagy javíthatók a Tanulmányi és Vizsgaszabályzat vonatkozó paragrafusának megfelelően. 2) A szorgalmi időszak utolsó hetében írt dolgozat a mindenkori Tanulmányi és Vizsgaszabályzat előírásai szerint, a Térítési és Juttatási Szabályzatban előírt díjak megfizetése mellett pótolható vagy javítható.
Coursework required for the completion of the subject
Nature of work | Number of sessions per term |
---|---|
részvétel a kontakt tanórákon | 14×4=56 |
félévközi készülés a gyakorlatokra | 14 |
felkészülés a teljesítményértékelésre | 20 |
kijelölt írásos tananyag önálló elsajátítása | 25 |
félév végi ellenőrző dolgozatra való felké-szülés | 35 |
összesen | 150 |
Approval and validity of subject requirements
Topics covered during the term
Lecture topics | |
---|---|
1. | Az ökonometria statisztikai alapjai |
2. | Lineáris regresszió alapjai |
3. | Modellszelekció |
4. | Modellspecifikáció |
5. | Nemlineáris regressziós modellek |
6. | Nominális magyarázó változók kezelése |
7. | Modelldiagnosztika |
8. | Determinisztikus és sztochasztikus idősorelemzés |
9. | Egyváltozós stacioner idősor folyamatok |
10. | Egységgyök folyamatok |
11. | ARIMA Box-Jenkins előrejelzés |
12. | Idősorok regressziója |
Additional lecturers
Name | Position | Contact details |
---|---|---|
Kupcsik Réka | tanársegéd | kupcsik.reka@gtk.bme.hu |
Rácz Tamás | tanársegéd | racz.tamas@gtk.bme.hu |