COURSE INFORMATION Course Title: EKONOMETRI FINANCIARE I

Code	Course Type	Regular Semester	Theory	Practice	Lab	Credits	ECTS
BAFAL 333	B	5	4	0	0	4	5

Academic staff member responsible for the design of the course syllabus (name, surname, academic title/scientific degree, email address and signature)	NA
Main Course Lecturer (name, surname, academic title/scientific degree, email address and signature) and Office Hours:	Dr. Fatbardha Morina fmorina@epoka.edu.al , 8:30 - 17:30 (12:30-13:30 break time)
Second Course Lecturer(s) (name, surname, academic title/scientific degree, email address and signature) and Office Hours:	NA
Teaching Assistant(s) and Office Hours:	NA
Language:	English
Compulsory/Elective:	Compulsory
Study program: (the study for which this course is offered)	Bachelor in Banking and Finance (Albanian)
Classroom and Meeting Time:	Monday 12:45-14;30 D/101 Thursday 12:45-14:30/Electronics Lab
Code of Ethics:	Code of Ethics of EPOKA University Regulation of EPOKA University "On Student Discipline"
Attendance Requirement:	60%
Course Description:	Studenti duhet të zotërojë njohuritë statistikore dhe ato ekonometrike që e lejojnë të analizojë në mënyrë kritike marrëdhëniet mes variablave të ndryshme. Njohuritë e përftuara nga studenti mundësojnë gjithshtu testimin e teorive të ndryshme ekonomike në kushte dhe rrethana specifike. Studenti në përfundim të programit lëndor është i aftë të përdorë në mënyrë profesionale programin E-views në zgjidhjen dhe komentimin adekuat të modeleve të regresionit linear.
Course Objectives:	Objektiva primare e ketij kursi është t’iu mësojë studenteve teknikat eknonometrike kyçe si në kontekstin empirik ashtu dhe në atë teorik. Kursi hedh themelet e krijimit të dijes mbi metodat ekonometrike, cilësitë e gjithësecilës dhe interpretimin e tyre. Trajtime të koncepteve teorike më te avancuara lihen për ne kurset e ardhshme. Ky kurs mbi të gjitha i mundëson studenteve experience praktike në përdorimin e programit ekonometrik EViews.

BASIC CONCEPTS OF THE COURSE

1	Classical Linear Model Assumptions
2	Ordinary Least Squares
3	Weighted Least Squares, Feasible Least Squares
4	Linear Probability Model
5	Interaction Terms
6	Quadratic Terms
7	Turning Point
8	Hypothesis Testing
9	Prediction Intervals
10	Goodness of Fit

COURSE OUTLINE

Week	Topics
1	Hyrje në Ekonometri, Metoda e Vlerësimit, Projekti Lëndor & Llojet e të dhënave
2	Kapitulli 1: Natyra e të Dhënave Ekonometrike & Llojet e tyre Në këtë kapitull do të trajtohen konceptet si më poshtë: - EKONOMETRIA: Çfarë është dhe me se merret? - Hapat në analizën e të dhënave (Analiza Empirike) - Struktura e të dhënave Ekonomike - Kausaliteti dhe Kushti “Ceteris Paribus” - Rifreskim I Disa Njohurive Statistikore (Fq 1-16)
3	Kapitulli 2: Regresioni i thjeshtë linear Cështjet që do të trajtohen janë: 1-Regresioni i thjeshtë linear me Data Kros-Seksionale 2- Metoda OLS (METODA E KATROREVE MË TË VEGJËL – Ordinary Least Squares 3-Njësitë e Matjes dhe Forma e Funksionit 3.1 – Efekti I Ndryshimit të Njesisë së Matjes së Variablës (së varur/pavarur) 3.2 – Përfshirja e Marredhënieve Jolineare në Ekuacione Lineare Regresioni 4- Llojet e Modeleve të Regresionit Linear 5- Vetite e Koeficenteve OLS 6- Gauss Markov Assumptions (supozimet / teorema e G.M) fq( 22-57)
4	Kapitulli 3: Regresioni i Përbëre Linear (Llogaritja dhe Interpretimi)Cështjet që do të trajtohen janë si më poshtë: Regresioni i përbërë dhe interpretimi i rezultateve dhe prezantimi i përparësive që ka në krahasim me regresionin e thjeshtë (fq 69-71). - Problemi i Variables së “Hequr” - Problemi i Variables së “Pavend”- Supozimet e G.Markov (76-101)
5	Kapitulli 4: Thellimi i Koncepteve mbi R.P.L . Pasi sutudentët kanë marrë në bazë përsa I përket regresionit të përbërë linear , studentëve u është prezatuar proceduart që ndiqen për testimin e tyre: t-test( test I një anshëm, test I dyanshëm; ), P-value (pg 133), confidence intervals (pg 138), F-test (exclusion restrictions; pg 143 Wooldridge). Interpretimi i: koeficientit beta, P values, the coefficient of determination( koeficienti I dermincaionit), P (F-statistic) (pg 154).
6	Kapitulli 5: Metoda e Katroreve më të Vegjël (OLS Estimation) 5.1 Konsistena e OLS (pg 169-172), Asymptotic Normality and Large Sample Inference (pg 173, Wooldridge); The Lagrange Multiplier Statistic (pg 178, Wooldridge); Asymptotic Efficiency of OLS (pg 181, Wooldridge)
7	Application Nr:1 (Computer-Based)
8	Midterm (Paper - Based)
9	Kapitulli 6: Thellim Njohurish mbi OLS. 6.1 Efekti I ndryshimit të njësisë matëse të variablës në OLS. 6.2 Modeli me terma kuadratik, interaction term (pg 191-194). Nested and non-nested models, adjusted R-squared, error variance, parashikimi dhe analiza e termit të gabimit (pg 200-212).
10	Kapitulli 7: R.P.L me variabel të varur Kualitative (dummy) 7.1 Pwrshkrimi I informacionit cilwsor. 7.2 Rasti kur variabla e varuar wshtw dummy (pg 235). 7.3 Pwrdorimi I variablws dummy pwr disa kategori . 7.5 Interpretimi I regresionit me variabwl tw varur dummy. (pg 256)
11	Kapitulli 8: Heteroskedasticiteti 8.1 Pasojat e hetorskedasticitetit, testet e perdorura dhe cilat janw mwnyrat pwr tw zgjidhur kwtw problem (pg 269-274) . White Test ose Breusch Pagan Test (pg 275-279). GLS (generalized least squares) dhe Weighted Least Squares Estimation (pg 280-286).
12	Prezantime Projekti
13	Application Nr:2 (Computer-Based)
14	Përsëritje (Teori + Ushtrime)

Prerequisite(s):	na
Textbook(s):	Introduction to Econometrics, J.M. Wooldridge, Cengage Learning Analysis of Economic Data. Gary Koop, Second Edition.
Additional Literature:	na
Laboratory Work:	yes
Computer Usage:	yes (Eviews Software)
Others:	No

COURSE LEARNING OUTCOMES

1	Studenti është i aftë të kuptojë natyrën e ekonometrisë dhe të aplikojë metoda të ndryshme ekonometrike
2	Studenti është i aftë të ndërtojnë modele ekonometrike
3	Studenti është i aftë të testojë saktësinë e modeleve ekonometrike si dhe ti interpretojë rezultatet në mënyre korrekte
4	Studenti përdor njohuritë e përftuara gjatë kursit për t'iu përgjigjur problemeve ekonomike/atyre nga jeta reale apo per te testuar teori ekonomike

COURSE CONTRIBUTION TO... PROGRAM COMPETENCIES (Blank : no contribution, 1: least contribution ... 5: highest contribution)

No	Program Competencies	Cont.
Bachelor in Banking and Finance (Albanian) Program
1	Studentët fitojnë aftësinë e të parit të problemeve te përditshme nga një perspektivë më e gjerë dhe të ndërgjegjësuar mbi rëndësinë e etikës profesionale dhe integritetit në vendin e punës	5
2	Studentet zhvillojne njohuritë e tyre në fushën e bankë financës duke perfshirë, konceptet, teoritë dhe pjesën analitike.	4
3	Studentet arrijne te kuptojnë bazat e financës së korporatave, rëndësinë e menaxhimit financiar në një sipërmarrje, si dhe te zgjerojnë më tej njohuritë në këtë fushë.	3
4	Studentet jane te afte te aplikojne modelet e vleresimit te aseteve të ndryshme financiare, te masin riskun dhe normën e kthimit dhe të përshkruajnë raportin mes tyre.	5
5	Studentët marrin njohuri mbi bazën ligjore dhe funksionimin e sistemit bankar dhe bankës qëndrore si dhe sistemin bankar ndërkombëtar.	3
6	Studentet janë të aftë të kuptojnë dhe të vënë në përdorim teoritë themelore ekonomike dhe mjetet për të zgjidhur problemet ekonomike qe hasen ne industrinë e shërbimeve financiare dhe bankare.	4
7	Studentet kanë aftësinë të pwrdorin të dhënat financiare, ekonomike dhe ato kontabël si dhe informacione të tjera për të zgjidhur probleme të ndryshme të biznesit me antë të modeleve statistikore dhe matematikore.	5
8	Studentët zhvillojnë aftësitë në fushën e IT dhe ato numerike, si dhe njohuritë mbi databazat të cilat mund ti përdorin në industrinë e shërbimeve financiare për të adresuar zhvillimet rrënjësorë që ka sjellë teknologjia financiare.	4
9	Studentët zhvillojnë aftësinë e të menduarit kritik, analizës, interpretimit, zgjidhjes së problemeve dhe nxjerrjes së konkluzioneve, si dhe komunikimit në mënyrë efektive në nivel individual apo në skuadër.	5
10	Studentet kanë mundësinë e zotërimit të kompetencave apo aftësive për zhvillimin profesional në industrinë e shërbimeve financiare apo për të ndjekur studimet e mëtejshme brënda kësaj disipline.	4

COURSE EVALUATION METHOD

Method	Quantity	Percentage
Midterm Exam(s)	1	25
Project	1	15
Lab/Practical Exams(s)	2	10
Final Exam	1	30
Attendance		10
	Total Percent:	100%

ECTS (ALLOCATED BASED ON STUDENT WORKLOAD)

Activities	Quantity	Duration(Hours)	Total Workload(Hours)
Course Duration (Including the exam week: 16x Total course hours)	16	4	64
Hours for off-the-classroom study (Pre-study, practice)	16	2	32
Mid-terms	1	6	6
Assignments			0
Final examination	1	10	10
Other	1	13	13
Total Work Load:			125
Total Work Load/25(h):			5
ECTS Credit of the Course:			5

CONCLUDING REMARKS BY THE COURSE LECTURER

NA