CATEDRA DE STATISTICĂ ŞI ECONOMETRIE

Documente similare
CATEDRA DE STATISTICĂ ŞI ECONOMETRIE

AGENDA TRAINING

FIŞA DISCIPLINEI

FIŞĂ DISCIPLINĂ 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galați 1.2 Facultatea Economie și Admini

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galaţi 1.2 Facultatea Economie şi Admin

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituţia de învăţământ superior Universitatea Spiru Haret 1.2. Facultatea Ştiinţe Economice Bucureşti 1

FIȘA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituția de învățământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iași 1.2 Facultatea Facultatea de

rrs_12_2012.indd

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ Universitatea Babeş-Bolyai superior 1.2 Facultatea Psihologie şi Ştiinţe ale Educ

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informa

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de

rrs

Matematici aplicate științelor biologie Lab09 MV

..MINISTERUL EDUCAŢIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I CENTRUL DE DEZVOLTARE ACADEMICĂ. FIȘA DISCIPLINEI 1.

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Babeş-Bolyai, Cluj-Napoca 1.2 Facultatea Facultatea de Geo

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior 1.2 Facultatea 1.3 Departamentul 1.4 Domeniul de studii 1.5 Ciclul de st

PowerPoint Presentation

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galați 1.2 Facultatea Economie și Admin

Microsoft Word - FD_MCCAP.doc

INDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ

rrs

FIȘA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituția de învățământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iași 1.2 Facultatea Facultatea de

FIŞA DISCIPLINEI

Microsoft Word Statistica economica.doc

Şcoala ………

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iasi 1.2 Facultatea Facultatea de

Inferenţa statistică

FIȘA DISCIPLINEI

1. Date despre program FIŞA DISCIPLINEI 1.1 Instituţia de învăţământ Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca superior 1.2 Facultatea Facultatea de Psih

Școala: Clasa a V-a Nr. ore pe săptămână: 4 Profesor: MATEMATICĂ Clasa a V-a Aviz director PLANIFICARE CALENDARISTICĂ ORIENTATIVĂ Nr. crt. Unitatea de

06. Modelarea continua si discreta a sistemelor - MAGS 1

Microsoft Word - Diplome_ doc

FIŞA UNITĂŢII DE CUR S/MODULULUI MD-2012, CHIŞINĂU, STR. 31 AUGUST, 78, TEL: FAX: , Matematica economică 1. Date d

Introducere în statistică

PROGRAMA ANALITICĂ PENTRU CLASA A X-A, CURSURI DE EXCELENŢĂ ANUL ŞCOLAR Studiul fizicii în clasele de excelenţă are ca finalitate încheierea

Slide 1

RAPORT ŞTIINŢIFIC Contract nr 33CI/2017, cod PN-III-P2-2.1-CI Titlu proiect: Sistem integrat de analiză și prognoză a consumului pentru dist

Modelarea si Simularea Sistemelor de Calcul

Clustere şi impurităţi în sisteme complexe

FD Contab gestiune CIG

Document2

Universitatea Lucian Blaga Sibiu Facultatea de inginerie-Departamentul de calculatoare şi Inginerie Electrică Titular curs: Şef lucrări dr.mat. Po

Microsoft Word - FD_AA_An2 Sem II_Cerc. de mk doc

FIŞA DISCIPLINEI 1.Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior UNIVERSITATEA DIN BUCUREŞTI 1.2 Facultatea/Departamentul FACULTATEA DE GE

UNIVERSITATEA VASILE ALECSANDRI DIN BACĂU Facultatea de Ştiinţe Economice Str. Spiru Haret, nr. 8, Bacău, Tel , tel./ fax ++40-

Capitolul MD. 10 Metoda funcţiilor Liapunov Fie sistemul diferenţial x = f (t, x), t t 0, x D R n. (10.1) Presupunem că x = 0 este punct de echilibru,

Identificarea ciclurilor de afaceri și proprietățile acestora

..MINISTERUL EDUCAŢIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I CENTRUL DE DEZVOLTARE ACADEMICĂ. FIȘA DISCIPLINEI 1.

Microsoft Word - fisa-Prelucrarea-Digitala_Imaginilor-RO-Anca-Ignat-2018

PAS cap. 2: Reprezentări rare p. 1/35 Prelucrarea avansată a semnalelor Capitolul 2: Reprezentări rare Bogdan Dumitrescu Facultatea de Automatică şi C

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de

Lucrarea 7 Filtrarea imaginilor BREVIAR TEORETIC Filtrarea imaginilor se înscrie în clasa operaţiilor de îmbunătăţire, principalul scop al acesteia fi

..MINISTERUL EDUCAȚIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I. FIȘA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Institu

FIŞA DISCIPLINEI

UNIVERSITATEA LUCIAN BLAGA DIN SIBIU FACULTATEA DE DREPT SIMION BĂRNUŢIU Sibiu, Calea Dumbrăvii nr.34, Tel./Fax: , drept

MD.09. Teoria stabilităţii 1

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de

A TANTÁRGY ADATLAPJA

Caiete de studii, Nr. 49

Laborator 9- Estimarea parametrilor Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 29.nov

Microsoft Word - A. Perju Mitran_Rolul comunicarii de marketing online.docx

Microsoft Word - garda.doc

CAPITOLUL 1

Microsoft Word RFC.doc

Laborator 3 - Simulare. Metode de tip Monte Carlo. I. Estimarea ariilor şi a volumelor RStudio. Nu uitaţi să va setaţi directorul de lucru: Session Se

rrs

Fisa disciplinei_Utilizarea_Calc_CFDP_ _var2_

Microsoft Word - MK_An_I_Matematica_aplicata_in_economie.docx

FIŞA DISCIPLINEI

INDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ

MD-2045, CHIŞINĂU, STR

PROGRAMA CONCURSULUI NAŢIONAL

Anexa nr. 2 FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior UNIVERSITATEA DE VEST 1.2 Facultatea FIZICA 1.3 Departamentu

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de

DEPARTAMENUL DE ŞTIINŢE ECONOMICE PROGRAMUL DE STUDII: INGINERIE ŞI MANAGEMENT ÎN ALIMENTAŢIA PUBLICĂ ŞI AGROTURISM EXAMENUL DE LICENȚĂ CONSTĂ ÎN: 1.

MD-2045, CHIŞINĂU, MD – 2004, bd

..MINISTERUL EDUCAŢIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I CENTRUL DE DEZVOLTARE ACADEMICĂ. FIȘA DISCIPLINEI 1.

A TANTÁRGY ADATLAPJA

rrs

MIHAI GHEORGHE MIHĂILESCU 1. Corespondenţă Adresă de corespondenţă: Departamentul de Matematică, 13 A. I. Cuza, Craiova, Romania Adresă

ROMÂNIA MINISTERUL EDUCAŢIEI NAŢIONALE UNIVERSITATEA OVIDIUS DIN CONSTANŢA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ PLAN DE ÎNVĂŢĂMÂNT (conţine 11 pagi

Microsoft Word - 2 Filtre neliniare.doc

Microsoft Word - Ghid_intocmire_lucrare_disertatie iulie 2019_f _1_

Facultatea de Studii Europene Str. Em. de Martonne nr. 1, Cluj-Napoca, RO Tel.: , Fax: FIŞA

OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR 1

ROMÂNIA INSTITUTUL NAŢIONAL DE STATISTICĂ Biroul de presă B-dul Libertăţii nr.16, sector 5, Bucureşti Tel/Fax: ; Fax romsta

Facultatea de Matematică Anul II Master, Geometrie Algebrică Mulţimi algebrice ireductibile. Dimensiune 1 Mulţimi ireductibile Propoziţia 1.1. Fie X u

Slide 1

PowerPoint Presentation

Nr

Assessment of patients' satisfaction in a public health service

Investeşte în oameni

02. Analiza matematica 3 - MI 2

Transcriere:

DEPARTAMENTUL DE STATISTICĂ ȘI ECONOMETRIE THEME for the post - Asist.univ.poz. 60 Discipline BASIC STATISTICS 1. Statistics indicators. absolute, relative and average 2. Series of distribution 3. Variance analysis ANOVA 4. Statistical survey. Sampling procedures. The main types of survey indicators 5. Central limit theorem. 6. Hypothesis testing 7. Analysis of the links between variables 8. Series of time 10. Statistics index. Consumer price index Bibliografie: Voineagu V.; Titan E.; Ghita S.; Boboc C.; Todose D.,Statistica. Baze teoretice si aplicatii,economica,bucuresti,2007 Isaic Maniu,Al.,Mitruţ,C.,Voineagu,V.,Statistica, Ed. Universitară, Bucureşti,2004; Isaic Maniu,Al.,Mitruţ,C.,Voineagu,V.,Statistica pentru managementul afacerilor, Ed. Economică, Bucureşti,1999; 1

Disciplina BAZELE STATISTICII 1.Indicatorii statistici absoluti, relativi si medii indicatorii statistici definire, tipologie, marimile medii, marimile relative. 2.Serii de repartitie (de distributie) indicatorii unei serii de repartitie constituite in functie de o variabila numerica, indicatorii variatiei intr-o colectivitate impartita pe grupe, indicatorii unei serii de attribute, media si dispersia unei variabile alternative. 3.Elemente de analiza dispersionala ANOVA 4.Sondajul statistic definire, etape, notiuni fundamentale procedee de esantionare varificarea reprezentativitatii indicatorii principalelor tipuri de sondaj estimarea parametrilor colectivitatii generale determinarea volumului necesar al esantionului sondajul stratificat 5.Distributia normala. Teorema limita centrala. calculul si interpretarea valorilor z. estimarea punctuală şi prin interval de încredere a mediei pentru variabila non-alternativă. determinarea intervalului de încredere pentru media variabilei alternative, în cazul selecţiei simple aleatoare repetate şi nerepetate şi a indicatorilor specifici sondajului aleator simplu repetat şi nerepetat pentru variabila alternativă. 6.Testarea ipotezelor statistice. concepte, etape, calcul si interpretare. testarea mediei si dispersiei pentru esantioane de volum mare si mic. 7.Analiza legăturilor dintre variabilele statistice metoda regresiei metoda corelatiei metode neparametrice de masurare a intensitatii legaturii 8.Serii cronologice. definiţie, tipologie, reprezentări grafice indicatori specifici seriilor cronologice. determinarea componentei de trend prin metode mecanice si analitice 9.Serii teritoriale descrierea variației în spațiu 2

extrapolarea în profil teritorial ierarhizarea unitatilor administrativ-teritoriale 10.Indicii statistici indici individuali indici sintetici agregați sisteme de ponderare indicele preturilor de consum Bibliografie: Voineagu V.; Titan E.; Ghita S.; Boboc C.; Todose D.,Statistica. Baze teoretice si aplicatii,economica,bucuresti,2007 Isaic Maniu,Al.,Mitruţ,C.,Voineagu,V.,Statistica, Ed. Universitară, Bucureşti,2004; Isaic Maniu,Al.,Mitruţ,C.,Voineagu,V.,Statistica pentru managementul afacerilor, Ed. Economică, Bucureşti,1999; Disciplina ECONOMETRIE Modelul simplu de regresie Definirea modelului simplu de regresie şi estimarea parametrilor scrierea modelului prin prezentarea unor exemple concrete; ipoteze; estimarea parametrilor prin metoda celor mai mici pătrate (recapitulare) Testarea parametrilor parametru, estimator şi estimaţie; proprietatile estimatorilor; testarea semnificaţiei parametrilor, intervale de estimaţie pentru parametrii Validarea modelului de regresie ANOVA Determinarea şi testarea raportului de corelaţie Testarea coeficientului de corelatie liniara Utilizarea modelului in analize economice testarea normalitatii erorilor; predicţia variabilei explicate: punctual şi prin interval de încredere; 3

exemple pe date concrete privind folosirea modelului simplu de regresie Modelul multiplu de regresie Prezentarea și estimarea parametrilor scrierea modelului folosind un exemplu; ipoteze; estimarea parametrilor Teste statistice; Alegerea celui mai bun model de regresie si modele neliniare proprietatile estimatorilor, testarea semnificatiei si intervale de incredere; testarea validitatii modelului alegerea modelului de regresie Ipotezele modelului de regresie şi verificarea lor Analiza homoscedasticității (cauze; consecintele prezenţei heteroschedasticitatii erorilor, teste statistice; corectarea) Analiza autocorelării erorilor (cauze; consecintele prezenţei autocorelarii erorilor; teste statistice; corectarea) Analiza multicoliniarității (cauze; consecintele multicoliniaritatii; teste statistice; corectarea) Modele cu ecuaţii simultane (definirea modelului pornind de la un exemplu; conditii de identificare; estimarea parametrilor) Analiza econometrică a seriilor de timp 1. Caracteristicile seriilor de timp (recapitulare) - definirea seriei; - tipuri de serii; - componentele seriei; - estimarea trendului 2. Tehnici de netezire a seriilor de timp 3. Componenta sezonieră - Identificare - Estimare - Previzionarea fenomenelor afectate de sezonalitate 4. Serii de timp staționare - definiţie; - modele: MA, AR, ARMA, ARIMA 5. Procedura Box Jenkins - etapele cu teste statistice adecvate; - aplicatie 4

Bibliografie 1. Voineagu, V., Ţiţan, E., Ţerban, R., Ghiţă, S., Todose, D., Boboc, C., Pele, D., Teorie şi practică econometrică, Ed. METEOR PRESS, Bucureşti, 2007 2. Andrei, T., Statistică şi econometrie, Ed. Economică, Bucureşti, 2004 3. Andrei, T., Bourbonais, R, Econometrie, Ed. Economică, Bucureşti, 2008 Discipline ECONOMETRICS Simple regression model Defining simple regression model and parameter estimation writing the model by presenting concrete examples; assumptions; parameter estimation by the method of least squares (review) Testing parameters parameter estimator and estimate; properties of estimators; significance testing parameters estimation intervals for the parameters Validation of regression model ANOVA And determining the correlation test report Testing the correlation coefficient Using economic analysis model Testing normality of errors; predicting variable explained: point and confidence interval; examples evidence the simple regression model using The multiple regression The presentation and parameter estimation writing using an example model; assumptions;parameter estimation Statistical tests, selecting the best model of nonlinear regression models properties of estimators, significance testing and confidence intervals; test the validity of the model choice of regression model Regression model assumptions and verification Homoscedasticităţii analysis (causes, consequences heteroschedasticitatii presence of errors, statistical tests, correction) Autocorrelation analysis errors (causes, consequences presence of autocorrelation errors, statistical tests, correction) Multicollinearity analysis (causes, consequences of multicollinearity, statistical tests, correction) Simultaneous equations models (model definition from one example; conditions identification parameter estimation) 5

The econometric analysis of time series Characteristics of time series (review) - Definition of the series; - Types of series; - Components of the series; - Estimating trend Smoothing techniques of time series Three. Seasonal component - Identification - Estimate - Forecasting phenomena affected by seasonality Stationary time series - Definition; - Models: MA, AR, ARMA, ARIMA Procedure Box - Jenkins - Stages with appropriate statistical tests; - Application Bibliography 1. Voineagu, V., Ţiţan, E., Ţerban, R., Ghiţă, S., Todose, D., Boboc, C., Pele, D., Teorie şi practică econometrică, Ed. METEOR PRESS, Bucureşti, 2007 2. Andrei, T., Statistică şi econometrie, Ed. Economică, Bucureşti, 2004 3. Andrei, T., Bourbonais, R, Econometrie, Ed. Economică, Bucureşti, 2008 Disciplina SERII DE TIMP Introducere in analiza seriilor de timp - Definirea unei serii de timp, Componentele unei serii de timp, Descompunerea seriei de timp pe componente, Metode de netezire exponentiala Modele autoregressive liniare - Serii stationare, serii nestationare si neomogene, Tipuri de serii nestationare, Operatorii de intarziere si avans, Caracteristicile unei serii de timp: functia de autocorelatie si de autocorelatie partiala, Teste de nestaţionalitate, Definirea modelelor AR(p), MA(q), ARMA(p,q), ARIMA(p,d,q), Metodologia Box Jenkins: analiza stationaritatii, stationarizarea seriei, identificarea modelului, estimarea parametrilor, teste de validitate, alegerea celui mai performant model, elaborarea previziunilor, Extinderi ale modelelor ARIMA - Modele de tip autoregresiv medie mobilă pentru evoluţii sezoniere SARIMA, Modele ARCH, GARCH 6

Modele multivariate stationare - Modele VAR, Cauzalitate Granger, Modele multivariate nestationare, Cointegrare, Modele VECM, Teste de cointegrare Bibliografie: Brockwell, P.J. and Davis, R.A. - Introduction to Time Series and Forecasting, Springer, 2002 James D. Hamilton - Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994 Walter Enders - Applied Economic Time Series, Wiley, 2004 Disciplina STATISTICĂ 1.Indicatorii statistici absoluti, relativi si medii indicatorii statistici definire, tipologie, marimile medii, marimile relative. 2.Serii de repartitie (de distributie) indicatorii unei serii de repartitie constituite in functie de o variabila numerica, indicatorii variatiei intr-o colectivitate impartita pe grupe, indicatorii unei serii de attribute, media si dispersia unei variabile alternative. 3.Elemente de analiza dispersionala ANOVA 4.Sondajul statistic definire, etape, notiuni fundamentale procedee de esantionare varificarea reprezentativitatii indicatorii principalelor tipuri de sondaj estimarea parametrilor colectivitatii generale determinarea volumului necesar al esantionului sondajul stratificat 5.Distributia normala. Teorema limita centrala. calculul si interpretarea valorilor z. estimarea punctuală şi prin interval de încredere a mediei pentru variabila non-alternativă. determinarea intervalului de încredere pentru media variabilei alternative, în cazul selecţiei simple aleatoare repetate şi nerepetate şi a 7

indicatorilor specifici sondajului aleator simplu repetat şi nerepetat pentru variabila alternativă. 6.Testarea ipotezelor statistice. concepte, etape, calcul si interpretare. testarea mediei si dispersiei pentru esantioane de volum mare si mic. 7.Analiza legăturilor dintre variabilele statistice metoda regresiei metoda corelatiei metode neparametrice de masurare a intensitatii legaturii 8.Serii cronologice. definiţie, tipologie, reprezentări grafice indicatori specifici seriilor cronologice. determinarea componentei de trend prin metode mecanice si analitice 9.Serii teritoriale descrierea variației în spațiu extrapolarea în profil teritorial ierarhizarea unitatilor administrativ-teritoriale 10.Indicii statistici indici individuali indici sintetici agregați sisteme de ponderare indicele preturilor de consum Bibliografie: Voineagu V.; Titan E.; Ghita S.; Boboc C.; Todose D.,Statistica. Baze teoretice si aplicatii,economica,bucuresti,2007 Isaic Maniu,Al.,Mitruţ,C.,Voineagu,V.,Statistica, Ed. Universitară, Bucureşti,2004; Isaic Maniu,Al.,Mitruţ,C.,Voineagu,V.,Statistica pentru managementul afacerilor, Ed. Economică, Bucureşti,1999; Director Departament, Prof.univ.dr. Begu Liviu-Stelian 8