Tytuł seminarium: Analiza zjawisk społeczno-ekonomicznych z zastosowaniem statystycznych metod analizy danych i metod symulacyjnych

Opis tematyki
Problematyka seminarium obejmuje zarówno zagadnienia szeroko pojętej statystycznej analizy danych, jak i badań próbkowych oraz symulacji komputerowych. Przygotowując pracę licencjacką studenci poznają od strony praktycznej projektowanie badań, analizę danych z wykorzystaniem oprogramowania, z którego najczęściej korzystają przedsiębiorstwa, interpretację wyników badań, sporządzenie wniosków (podsumowania, ang. executive summary). Zachęcać będę seminarzystów do wykorzystania w analizie komputerowych narzędzi analiz statystycznych, takich jak: Excel oraz pakiety SPSS, Statistica, SAS, języki programowania obliczeń Matlab, R.

Potencjalnym seminarzystom proponuję następującą, przykładową problematykę prac licencjackich:

1. Zastosowanie metod statystycznych (opisu struktury, współzależności, analizy wielowymiarowej) w analizie wybranych zjawisk gospodarczych i społecznych (np. Integracja rynku ubezpieczeniowego w Unii Europejskiej; Kształcenie ustawiczne jako element konkurencyjności małych i średnich przedsiębiorstw; Czynniki kształtujące płodność kobiet w krajach europejskich).
2. Analiza zmian w czasie i prognozowanie zjawisk społecznych i ekonomicznych (np. Zastosowanie metod prognozowania w przedsiębiorstwach na przykładzie firmy X; Stan i dynamika bezrobocia rejestrowanego w województwie pomorskim w latach 2001-2009; Analiza zmian współczynników reprodukcji ludności w Polsce w latach 1950-2005).
3. Problemy badań próbkowych np. problemy niedostatecznej liczebności próby (statystyka małych obszarów), rola błędów losowych i nielosowych w badaniu (np. Badania opinii publicznej w świadomości mieszkańców Sopotu, Wpływ błędów nielosowych na efektywność badań opinii publicznej, Jakość operatów losowania w badaniach reprezentacyjnych małych i średnich przedsiębiorstw).
4. Metody symulacyjne – praktyczne zastosowanie symulacji Monte Carlo w analizie różnorodnych zjawisk (np. Schemat losowania a efektywność testów statystycznych – analiza symulacyjna, Zastosowanie symulacji komputerowej w inwestowaniu na giełdzie papierów wartościowych).

Problematyka seminarium obejmuje zarówno zagadnienia szeroko pojętej statystycznej analizy danych, jak i badań próbkowych oraz metod symulacyjnych. Przygotowując pracę magisterską studenci korzystać mogą zarówno z pierwotnych źródeł danych, które stanowić będą własne badania empiryczne, jak i ze źródeł wtórnych – m.in. biuletynów GUS, NBP i inne.

Potencjalnym seminarzystom proponuję następującą, przykładową problematykę prac magisterskich:

1)  Zastosowanie metod statystycznych (w tym metod eksploracji danych) w analizie struktury, dynamiki wybranych zjawisk społeczno-ekonomicznych, np. w analizie rynku pracy, rynków ubezpieczeniowych.

2)  Metody symulacyjne – rola, zastosowania i rozwój badań metodami Monte Carlo, generatory liczb losowych, testowanie losowości. Symulacyjne badania np. porównujące jakość metod eksploracyjnej analizy danych, badające własności estymatorów w dużych zbiorach danych.

3)  Metody statystyczne a istniejące możliwości komputerowego przetwarzania danych – np. propozycja własnego modułu do analizy wyników badań.

4)  Zastosowanie badania próbkowego w analizie wybranego zjawiska ekonomiczno-społecznego.

5)  Problemy badań próbkowych – np. problemy niedostatecznej liczebności próby (statystyka małych obszarów), budowa operatu losowania; problemy konstrukcji kwestionariusza; rola błędów losowych i nielosowych w badaniu.

The scope of the seminar:

The seminar's issues include broadly defined statistical data analysis as well as sample surveys and simulation methods. When preparing the thesis, students can use both primary data sources, which will constitute their own empirical research, and secondary sources - including GUS, NBP and other bulletins.

I suggest the following sample issues of master's theses:

1) The use of statistical methods (including data mining methods) in the analysis of the structure, dynamics of selected socio-economic phenomena, e.g. in the analysis of the labour market, insurance markets.

2) Simulation methods - the role, applications and development of research using Monte Carlo methods, random number generators, randomness testing. Simulation studies, e.g. comparing the quality of exploratory data analysis methods, examining the properties of estimators in large data sets.

3) Statistical methods and possibilities of computer data processing - e.g. proposition of own module for analysing research results.

4) Application of the sample survey in the analysis of a selected economic and social phenomenon.

5) Problems of sample research - e.g. problems of insufficient sample size (statistics of small areas), construction of the sampling frame; questionnaire construction issues; role of random and non-random errors in the study.