| Kods | IV0640 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Ekonomisko procesu prognozēšana | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Augstākā līmeņa, Akadēmiskais | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Ekonomika | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Inženierekonomikas un vadības fakultāte | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Konstantins Kozlovskis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 6.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Studiju kursa ietvaros tiek aplūkotas ekonomisko procesu prognozēšanā plaši izmantotas modeļu pamatklases, ieskaitot dažādu iespēju apskatu no mašīnmācīšanās jomas ekonomisko procesu prognozēšanai. Katrai modeļu klasei tiek pievērsta uzmanība nepieciešamiem pieņēmumiem un to pārkāpumu vājināšanas metodēm. Papildus studiju kursā tiek aplūkoti modeļa dokumentācijas izstrādes posmi, kā arī modeļa validācijas posmi atbilstoši ES un ASV regulatoru vadlīnijām. Studiju kurss ir pielāgots sociālo zinātņu studentiem, kā arī kombinēto studiju metodikai ietverot asinhronas un sinhronas studiju aktivitātes ar nepieciešamiem atbalsta materiāliem. Studiju kursa īstenošanai tiek izmantota lietotājam draudzīga zinātniskās programmēšanas valoda "R" RStudio vai JupyterHub vidē uz augstas veiktspējas skaitļošanas platformas (HPC) bāzes. Visi studiju kursā studējošie apgūst Eiropas iedzīvotāju digitālās kompetences ietvaram (DigComp) atbilstošās augstāko līmeņu digitālās prasmes.. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir veidot studējošo izpratni par plaši izmantojamiem modeļu veidiem ekonomisko procesu prognozēšanas jomā un attīstīt praktiskas iemaņas šādu modeļu radīšanā zinātniskās programmēšanas valodas R vidē. Studiju kursa uzdevumi: - iemācīt pasaulē plaši izmantojamos modeļu veidus ekonomisko procesu prognozēšanas jomā; - iemācīt lietot R programmēšanas valodu ekonomisko procesu prognozēšanas modeļu izstrādei; - attīstīt zināšanas ekonomiskā modeļa kvalitātes rādītāju aprēķināšanā; - veidot izpratni par izejas datu īpašībām; - veidot izpratni par modeļa dokumentācijas izstrādi; - veidot izpratni par modeļa validācijas procesu atbilstoši regulatoru vadlīnijām; - iemācīt strādāt JupyterHub vidē ekonomisko procesu prognozēšanas modeļu izstrādāšanā, izmantojot augstas veiktspējas skaitļošanas platformu. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Pārzinot ekonomiskā modeļa kvalitātes rādītājus, ekonomiskās teorijas loģiku un matemātiskās teorijas prasības, spēj izstrādāt ekonomiskā procesa prognozēšanas modeli, balstoties uz daudzveidīgām izejas datu īpašībām (sezonalitāte, cikliskums, trends, homoskeds/heteroskeds, u.t.t.) (DigComp 8.līmenis). - Vērtēšanas metodes: uz reāliem datiem un situācijām balstītie uzdevumi, testi, eksāmens. Spēj veikt ekonomisko procesu prognozēšanas modeļu validācijas procesu (DigComp 7.līmenis). - Vērtēšanas metodes: pārbaudes darbs un rezultātu apspriešana, eksāmens. Vērtēšanas kritēriji: spēj izanalizēt modeļa dokumentāciju un identificēt tās nepilnības, kā arī pārbaudīt modeļa dokumentācijā sniegto informāciju modeļa riska kontroles kontekstā. Spēj atpazīt izejas datu īpašības. - Vērtēšanas metodes: pārbaudes darbs, tests, eksāmens. Vērtēšanas kritēriji: izmantojot statistikas testus un vizuālo analīzi, spēj identificēt attiecīgu datu īpašību un pielietot nepieciešamu datu transformācijas vai negatīvu seku samazināšanas metodoloģiju modeļa parametru novērtēšanai. Spēj pastāvīgi atrast un pielietot mašīnmācīšanās metodes ekonomisko procesu prognozēšanai. - Vērtēšanas metodes: pārbaudes darbs. Vērtēšanas kritēriji: spēj atrast Internetā mašīnmācīšanās metodes nepārtraukto vērtību aproksimācijai un prognozēšanai un pielietot tās ekonomisko procesu prognozēšanai. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Pārbaudes darbi - 50%
Uz HPC balstīts uzdevums - 10% Testi - 20% Eksāmens - 20% |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Studiju kurss balstās uz bakalaura studiju programmā iegūtajām zināšanām. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kursa apgūšanas cena klausītājam | Pilna laika studijas Klātiene |
Nepilna laika studijas Klātiene |
Nepilna laika studijas Neklātiene |
|---|---|---|---|