ECONOMETRICS
UŁ, Ekonomia w języku angielskim: I stopień

dr Anna Staszewska-Bystrova

2017/2018

 

I. Literature

1. Adkins L. C., Using gretl for Principles of Econometrics 4th Edition, free e-book, 2014, (http://www.learneconometrics.com/gretl/using_gretl_for_POE4.pdf)

2. Hill R. C., Griffith W. E., Lim G. C., Principles of Econometrics, 2011, Wiley


II. Supplementary literature

1. Gujarati D. N., Porter D. C., Basic Econometrics, 2008, McGraw-Hill/Irwin

2. Maddala G. S., Lahiri K., Introduction to Econometrics, 2009, Wiley

3. Stock J. H., Watson M. W., Introduction to Econometrics, 2007, Prentice Hall

 

 

III. Program
1. An introduction to econometrics: the econometric model, economic data types

2. The simple linear regression model: least squares estimator, the Gauss-Markov theorem

3. Interval estimation and hypotheses testing: significance testing, p-values

4. Prediction and goodness-of-fit

5. The multiple regression model: testing joint hypotheses, model specification, multicollinearity

6. Using indicator variables

7. Heteroskedasticity

8. Regression with time series data: autocorrelation, nonstationarity, cointegration

 

Final examination will take place during the last class. To pass, a student needs to obtain at least 50% of the best student’s score. 

 

The resit will take place on September 19, 2018 at 9:00.






METODY MONTE CARLO Z ELEMENTAMI SYMULACJI
UŁ, Informatyka i Ekonometria: I stopień

dr Anna Staszewska-Bystrova

2017/2018

 

I. Literatura obowiązkowa
1. P. Biecek, Analiza danych z programem R, PWN, Warszawa 2013.

2. J. F. Kiviet, Monte Carlo Simulation for Econometricians, Foundations and Trends(R) in Econometrics, 5, 1-181, 2012.

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

 

II. Literatura uzupełniająca

1. B. Efron, R. J. Tibshirani, An introduction to the bootstrap, Chapman & Hall, New York 1993.

2. C. P. Robert, G. Casella, Introducing Monte Carlo methods with R, Springer, New York 2010.

 

III. Program

1. Symulacja stochastyczna i metoda Monte Carlo.

2. Generowanie liczb pseudolosowych dla rozkładów ciągłych i dyskretnych.

3. Symulacyjna analiza właściwości estymatorów: nieobciążoność, efektywność.

4. Szacowanie prawdopodobieństw.

5. Badanie właściwości testów statystycznych: rozmiar i moc.

6. Metoda bootstrap: średnie błędy szacunku, przedziały ufności, testowanie hipotez.

 

Obowiązuje cały materiał, który obejmuje program w takim zakresie w jakim jest opisany w literaturze obowiązkowej oraz zagadnienia zrealizowane na zajęciach.

 Praca zaliczeniowa, obowiązkowa dla wszystkich słuchaczy odbędzie się na ostatnich zajęciach.

 Zaliczeniowa praca poprawkowa odbędzie się 20 września 2018 roku, o godz. 9:00.

 





MODELOWANIE EKONOMETRYCZNE W PAKIECIE R
UŁ, Analityka Gospodarcza: I stopień

dr Anna Staszewska-Bystrova

2017/2018

 

I. Literatura obowiązkowa
1. P. Biecek, Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław 2014.

2. W. N. Venables, D. M. Smith, R Development Core Team, An introduction to R, 2002.

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

II. Literatura uzupełniająca

1. P. Biecek, Analiza danych z programem R, PWN, Warszawa 2013.

2. C. Kleiber, A. Zeileis, Applied Econometrics with R, Springer 2008.

3. M. Rubaszek, Modelowanie polskiej gospodarki z pakietem R, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2012.

 

III. Program

1. Podstawy składni języka R. Typy zmiennych: typ czynnikowy, typ znakowy, wektory, listy, ramki danych, macierze. Operacje na różnych typach zmiennych.

2. Elementy programowania: instrukcje warunkowe i pętle, tworzenie funkcji.

3. Szeregi przekrojowe, czasowe i przekrojowo-czasowe w pakiecie R. Statystyki opisowe. Podstawowe wykresy.

4. Analiza regresji. Metoda najmniejszych kwadratów: estymacja punktowa i przedziałowa, testy diagnostyczne, miary zgodności, testowanie hipotez.

5. Modele ze zmiennymi zero-jedynkowymi.

6. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów.

7. Prognoza z modelu regresji liniowej.

 

 

Obowiązuje cały materiał, który obejmuje program w takim zakresie w jakim jest opisany w literaturze obowiązkowej oraz zagadnienia zrealizowane na zajęciach.

 

Praca zaliczeniowa, obowiązkowa dla wszystkich słuchaczy odbędzie się na ostatnich zajęciach.

 

Zaliczeniowa praca poprawkowa odbędzie się 20 września 2018 roku, o godz. 9.00, w sali . Aby otrzymać ocenę pozytywną należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich punktów.





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