EKONOMETRIA
UŁ, Informatyka i Ekonometria: I stopień
prof. dr hab. Aleksander Welfe
2017/2018

I. Literatura obowiązkowa
  1. W. Florczak, R. Kelm, M. Majsterek, A. Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2003
  2. W.Grabowski, A.Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2010
  3. A. S. Goldberger, Teoria ekonometrii, PWE, Warszawa 1972 (rozdz. 2, 3)
  4. A. Welfe, Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. IV, PWE, Warszawa 2009

II. Literatura uzupełniająca
  1. G. C. Chow, Ekonometria, PWN, Warszawa 1995  
  2. G. S. Maddala, Ekonometria, PWN, Warszawa 2006
  3. A. Welfe (red.), Analiza kointegracyjna w makromodelowaniu, PWE, Warszawa 2013

III. Program
  1. Powtórzenie podstawowych pojęć z zakresu algebry liniowej i statystyki matematycznej.
  2. Model regresji liniowej.
  3. Metoda najmniejszych kwadratów - przypadek jednej zmiennej objaśniającej.
  4. Metoda najmniejszych kwadratów - przypadek wielu zmiennych objaśniających.
  5. Metoda najmniejszych kwadratów z warunkami pobocznymi. Uzmiennianie parametrów.
  6. Modele dynamiczne. Model ADL(1,1,1).
  7. Strategia modelowania od ogółu do szczegółu.
  8. Restrykcje wspólnego czynnika.
  9. Niesferyczność macierzy wariancji-kowariancji składników losowych - autokorelacja: przyczyny, testowanie, estymacja parametrów modelu.
  10. Niesferyczność macierzy wariancji-kowariancji składników losowych - heteroskedastyczność: przyczyny, testowanie, estymacja parametrów modelu.
  11. Współliniowość zmiennych objaśniających.
  12. Metoda największej wiarygodności.
  13. Modele specjalne.
  14. Procesy stochastyczne.
  15. Stacjonarność i niestacjonarność procesów stochastycznych.
  16. Model korekty błędem (ECM).  
  17. Modele wielorównaniowe: notacja, rodzaje.
  18. Postać strukturalna i zredukowana modelu. Identyfikacja.
  19. Postać końcowa modelu. Mnożniki.
  20. Estymacja parametrów modeli wielorównaniowych.

Prace pisemne, obowiązkowe dla wszystkich słuchaczy, odbędą się w godzinach wykładu w następujących terminach:
  • 10 listopada: (waga: 0.3)
  • 15 grudnia: (waga: 0.3)
  • 19 stycznia: (waga: 0.4)


Na egzaminie obowiązuje cały materiał, który obejmuje sylabus w takim zakresie w jakim jest opisany w literaturze obowiązkowej oraz został zrealizowany na zajęciach. Na pracach pisemnych zabronione jest korzystanie z urządzeń elektronicznych za wyjątkiem kalkulatorów czterodziałaniowych.

Wynik końcowy jest średnią ważoną liczby punktów z powyższych prac. Aby otrzymać ocenę pozytywną należy uzyskać co najmniej połowę punktów uzyskanych przez najlepszego słuchacza.

Egzamin ustny odbędzie się w dniach 22 stycznia 2018 roku. Rozpoczęcie egzaminu o godzinie 9.00.


Egzamin pisemny poprawkowy odbędzie się w dniu 12 lutego 2018
roku, o godzinie 10.00, w sali T1.
Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu poprawkowego, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich możliwych punktów.

Egzamin ustny poprawkowy odbędzie się w dniu 16 lutego 2018 roku, o godz. 9.00.






EKONOMETRIA I PROGNOZOWANIE
UŁ, Analityka Gospodarcza: I stopień

prof. dr hab. Aleksander Welfe
2017/2018

I. Literatura obowiązkowa

1.     W. Florczak, R. Kelm, M. Majsterek, A. Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2003

2.     W. Grabowski, A. Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2010

3.     A. Welfe, Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. IV, PWE, Warszawa 2009

 

II. Literatura uzupełniająca

1.     G. C. Chow, Ekonometria, PWN, Warszawa 1995

2.     G.S. Maddala,  Ekonometria, PWN, Warszawa 2006

3.  A.Welfe (red.), Analiza kointegracyjna w makromodelowaniu, PWE, Warszawa 2013


III. Program

1.     Powtórzenie podstawowych pojęć z zakresu algebry liniowej i statystyki matematycznej.

2.     Model regresji liniowej.

3.     Metoda najmniejszych kwadratów.

4.     Metoda najmniejszych kwadratów z warunkami pobocznymi. Uzmiennianie parametrów.

5.     Niesferyczność macierzy wariancji-kowariancji składników losowych - autokorelacja: przyczyny, testowanie, estymacja parametrów modelu.

6.     Modele dynamiczne. Model ADL(1,1,1).

7.     Szczególne przypadki ADL (1,1,1): homogeniczność, restrykcje wspólnego czynnika.

8.     Niesferyczność macierzy wariancji-kowariancji składników losowych - heteroskedastyczność: przyczyny, testowanie, estymacja parametrów modelu.

9.   Procesy stochastyczne. 

10. Niestacjonarność: przyczyny i testowanie. 

11.   Model korekty błędem (ECM).  

12.   Modele wielorównaniowe: notacja, rodzaje.

13.   Postać strukturalna i zredukowana modelu. Identyfikacja.

14.   Estymacja parametrów modeli wielorównaniowych.

15.   Postać końcowa modelu. Mnożniki.

16.  Prognozowanie na podstawie modeli jednorównaniowych.

17.   Zródła błędów prognoz. Miary błędów prognoz.

18.   Prognozowanie na podstawie modeli autoregresyjnych.

19.   Prognozy punktowe i przedziałowe.



 

Prace pisemne, obowiązkowe dla wszystkich słuchaczy, odbędą się w godzinach wykładu w następujących terminach:

·         10 listopada: (waga: 0.3)

·         15 grudnia: (waga: 0.3)

·         19 stycznia: (waga: 0.4)

Na egzaminie obowiązuje cały materiał, który obejmuje program w takim zakresie w jakim jest opisany w literaturze obowiązkowej oraz został zrealizowany na zajęciach. Na pracach pisemnych zabronione jest korzystanie z urządzeń elektronicznych za wyjątkiem kalkulatorów czterodziałaniowych.

Wynik końcowy jest średnią ważoną liczby punktów z powyższych prac. Aby otrzymać ocenę pozytywną należy uzyskać co najmniej połowę punktów uzyskanych przez najlepszego słuchacza.

Egzamin ustny odbędzie się w 22 stycznia 2018 roku. Rozpoczęcie egzaminu o godzinie 11.00.

Egzamin pisemny poprawkowy odbędzie się w w dniu 12 lutego, o godz. 10.00, w sali T1. Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu poprawkowego, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich możliwych punktów.

Egzamin ustny poprawkowy odbędzie się w dniu 16 lutego 2018 roku, o godz. 10.00
.





EKONOMETRIA SZEREGÓW CZASOWYCH
SGH, Metody Ilościowe: II stopień
prof. dr hab. Aleksander Welfe
2017/2018


Program obejmuje podstawowe zagadnienia z zakresu metod ekonometrycznych analizy szeregów czasowych generowanych przez stacjonarne i niestacjonarne procesy stochastyczne. 

I. Literatura obowiązkowa
  1. A. Welfe, Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. IV, PWE, Warszawa 2009
  2. A. Welfe (red.), Analiza kointegracyjna w makromodelowaniu, PWE, Warszawa 2013
  3. W. Grabowski, A. Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2010
  4. A.Welfe, J. Brzeszczyński, M. Majsterek, Angielsko-Polski Polsko-Angielski słownik terminów ilościowych, PWE, Warszawa 2002

II. Literatura uzupełniająca

  1. W. Charemza, D. Deadman, Nowa ekonometria, PWE, Warszawa 1997
  2. J. D. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton 1994
  3. K. Juselius, The Cointegrated VAR Model, Oxford University Press, Oxford 2006
  4. P.Karp, A.Welfe, P.Kębłowski, Mechanizmy makroekonomiczne w gospodarcze polskiej. Analiza ekonometryczna, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2006
  5. H. Lütkepohl, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer-Verlag, Berlin 2006
  6. G.S. Maddala, Ekonometria, PWN, Warszawa 2006
  7. M.Majsterek, Wielowymiarowa analiza kointegracyjna w ekonomii, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2008 
  8. E.M.Syczewska, Analiza relacji długookresowych - estymacja i weryfikacja, SGH, Warszawa 1999
  9. Emilia Tomczyk, Oczekiwania w ekonomii. Idea, pomiar analiza, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2011

III. Program
  1. Modele z rozkładami opóźnień. Skończony i nieskończony rozkład opóźnień.
  2. Współliniowość.
  3. Uzmiennianie parametrów.
  4. Niesferyczność składnika losowego: autokorelacja. Restrykcje wspólnego czynnika (COMFAC).
  5. Modele dynamiczne. Model ADL. Model korekty błędem.
  6. Niestacjonarność procesów stochastycznych. Trendo- i przyrostostacjonarność.
  7. Zintegrowanie zmiennych. Testy pierwiastków jednostkowych.
  8. Kointegracja. Regresje pozorne.
  9. Twierdzenie Grangera. 
  10. Modelowanie w przypadku szeregów niestacjonarnych - przypadek jednowymiarowy. Metoda Engle'a-Grangera.
  11. Modele VAR.
  12. Kointegracja - przypadek wielowymiarowy. Testowanie wymiaru przestrzeni kointegrującej.
  13. Modele CVAR (VEC).
  14. Testowanie słabej egzogeniczności.
  15. Testowanie właściwości składników losowych (normalność, autokorelacja, efekt ARCH). Testy systemowe.  
  16. Strukturalizacja i marginalizacja modelu CVAR. Strategie modelowania.
  17. Zmienne deterministyczne w modelu CVAR.
  18. Odsezonowywanie szeregów czasowych. Metoda TRAMO-SEATS.
  19. Klasyczne modele o równaniach łącznie współzaleznych.
  20. Modele statyczne i dynamiczne. Postać strukturalna, zredukowana i końcowa modelu.
  21. Mnozniki.
  22. Identyfikacja.
  23. Estymacja parametrów pojedynczych równań i estymacja łączna.
  24. Symulacja.
  25. Algorytmy Gaussa-Seidela i Newtona-Raphsona.
  26. Rozwiązywanie duzych układów równań. Niezbiezość w procesie symulacyjnym. Porządkowanie układów równań.
  27. Symulacyjne wyznaczanie mnozników.
  28. Prognozy na podstawie modeli wielorównaniowych i korekty struktury modeli. Analiza scenariuszowa. Prognozy wariantowe.
  29. Ekonometryczne modele systemów gospodarczych. Modele zorientowane popytowo i podazowo.
  30. Podstawowe sprzęzenia występujące w makromodelach gospodarek narodowych.

 

Egzamin (I termin) podzielony na dwie części, odbędzie się, w następujących terminach:

  • 22 listopada, w godzinach wykładu
  • 24 stycznia, w godzinach wykładu

Aby otrzymać ocenę pozytywną w pierwszym terminie należy uzyskać co najmniej połowę sumy punktów z obydwu części uzyskanej przez najlepszego słuchacza. 

 
Egzamin (II termin) obejmujący całość materiału odbędzie się:
  • 21 lutego, w godzinach 9.50-11.30, w sali .
Aby otrzymać ocenę pozytywną w drugim terminie należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich punktów. 

 

Na egzaminie obowiązuje cały materiał, który obejmuje sylabus w takim zakresie w jakim jest opisany w literaturze obowiązkowej oraz zagadnienia zrealizowane na zajęciach.
Na pracach pisemnych zabronione jest korzystanie z urządzeń elektronicznych za wyjątkiem kalkulatorów czterodziałaniowych.


 





SEMINARIUM MAGISTERSKIE
UŁ, Informatyka i Ekonometria: II stopień

Seminaria są prowadzone przez pracowników Katedry Modeli i Prognoz Ekonometrycznych Uniwersytetu Łódzkiego. Tematyka obejmuje metody ekonometryczne i ich zastosowanie w makro-- i mikromodelowaniu. W ramach przygotowywanych prac magisterskich słuchacze wykorzystują nowoczesne metody ekonometryczne, np.:

- kointegrację szeregów czasowych i danych panelowych,

- modele klasy ARCH/GARCH,
- modele zmian strukturalnych,

- modele nieliniowe

- metody symulacyjne.

 

Badania mogą koncentrować się zarówno na kwestiach estymacji i weryfikacji hipotez, jak i modelowania, prognozowania i oceny alternatywnych polityk gospodarczych.


 

Przykładowe tematy badań:
1. Procesy inflacyjne w Polsce i gospodarkach europejskich. Krzywa Phillipsa.
2. Kurs walutowy a procesy inflacyjne: analiza efektu ‘pass-through’.

3. Kursy walutowe równowagi. Ryzyko kryzysu walutowego w ramach mechanizmu ERM2

4. Polityka monetarna i fiskalna w okresie poprzedzającym przystąpienie do ERM2.
5. Reguły decyzyjne w bankach centralnych.
6. Determinanty stóp procentowych. Stopy procentowe równowagi.
7. Determinanty podaży – funkcja produkcji i produktywność czynników produkcji.
8. Modelowanie i prognozowanie popytu. Kompletne modele popytu.

9. Handel zagraniczny. Bilans płatniczy. Przepływy kapitałów długo- i krótkoterminowych.

10. Procesy finansowe i ich modelowanie na podstawie danych wysokiej częstotliwości.

11. Badanie efektywności rynków.

12. Analiza oczekiwań (racjonalne, adaptacyjne).

13. Innowacyjność gospodarek a ich rozwój.

14. Modelowanie rynku pracy.

15. Heurystyczne metody optymalizacji w ekonometrii.

16. Ekonometryczna analiza wyników sportowych.

17. Prognozowanie procesów gospodarczych i finansowych – metody i aplikacje.

18. Modelowanie rynku usług medycznych.

19. Rynek usług wspólnych – determinanty rozwoju.

20. Prognozowanie zachowania podmiotów ekonomicznych (przedsiębiorstw).

 

W ostatnich latach obronione zostały następujące prace magisterskie:
1. Przenoszenie zmian kursu walutowego na inflację cen krajowych (*)
1. Zastosowanie metody kointegracji do modelu P-Star.
2. Analiza kointegracyjna modeli z zaburzeniami struktury na przykładzie modelu handlu zagranicznego Polski.
3. Szacowanie stopy NAIRU/NAWRU dla gospodarki polskiej przy wykorzystaniu wielowymiarowej analizy kointegracyjnej.
4. Nowoczesne modele kwantyfikacji ryzyka portfela kredytowego.
5. Analiza transmisji polityki monetarnej w Polsce.
6. Modelowanie inflacji w Polsce za pomocą modeli klasy ARCH.
7. Inflacja – ujęcie monetarystyczne i kosztowe.
8. Analiza kursu walutowego euro – dolar amerykański z uwzględnieniem przepływów kapitałowych.
9. Budżet państwa w okresie transformacji.
10. Zastosowanie liniowego modelu wydatków do analizy popytu konsumpcyjnego w Polsce
11. Progowy model korekty błędem.
12. Test hipotezy wspólnego potwierdzenia integracji.

(*) Praca wyróżniona w VII edycji Konkursu o Nagrodę Prezesa NBP za najlepszą pracę magisterską w 2014 roku