EKONOMETRIA
(UŁ, Informatyka i Ekonometria: I stopień)
prof. dr hab. Aleksander Welfe
2018/2019

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, PWE, Warszawa 2018

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:
  • 9 listopada: (waga: 0.3)
  • 14 grudnia: (waga: 0.3)
  • 18 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 z 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 2019 roku. Rozpoczęcie egzaminu o godzinie 11.00.


Egzamin pisemny poprawkowy odbędzie się w dniu 11 lutego 2019
roku, o godzinie 10.00, w sali C101.
Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu poprawkowego, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich możliwych punktów.

Egzamin ustny poprawkowy odbędzie się w dniu 15 lutego 2019 roku, o godz. 10.00.






EKONOMETRIA I PROGNOZOWANIE
(UŁ, Analityka Gospodarcza: I stopień)

prof. dr hab. Aleksander Welfe
2018/2019

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, PWE, Warszawa 2018

 

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:

·         9 listopada: (waga: 0.3)

·         14 grudnia: (waga: 0.3)

·         18 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 z 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 2019 roku. Rozpoczęcie egzaminu o godzinie 9.00.

Egzamin pisemny poprawkowy odbędzie się w w dniu 11 lutego, o godz. 10.00, w sali C101. Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu poprawkowego, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich możliwych punktów.

Egzamin ustny poprawkowy odbędzie się w dniu 14 lutego 2019 roku, o godz. 10.00
.





EKONOMETRIA SZEREGÓW CZASOWYCH
(SGH, Metody Ilościowe: II stopień)
prof. dr hab. Aleksander Welfe
2018/2019


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, PWE, Warszawa 2018
  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:

  • 21 listopada, w godzinach wykładu
  • 23 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:
  • 30 stycznia, o godz.   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 z wyjątkiem kalkulatorów czterodziałaniowych.


 





PODSTAWY EKONOMETRII
(UŁ, Finanse Międzynarodowe: I stopień)

dr Piotr Kębłowski

2018/2019

 

I. Literatura obowiązkowa

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

2. A. Welfe, Ekonometria, PWE, Warszawa, 2018

 

II. Literatura uzupełniająca

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

2. A. Goryl, Z. Jędrzejczyk, K. Kukuła, J. Osiewalski, A. Walkosz, Wprowadzenie do ekonometrii, PWN, Warszawa, 2009

3. G. Koop, Wprowadzenie do ekonometrii, Wolters Kluwer, Warszawa, 2015

4. T. Kufel, Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, 2013

 

III. Program

1. Wprowadzenie: model ekonomiczny, proces stochastyczny, model ekonometryczny, rodzaje danych.

2. Model regresji liniowej: twierdzenie Gaussa-Markowa, metoda najmniejszych kwadratów, miary dopasowania.

3. Wnioskowanie w modelu regresji liniowej: przedziały ufności, testy istotności, graniczny poziom istotności, testy stabilności.

4. Autokorelacja: przyczyny, wnioskowanie, metody postępowania.

5. Heteroskedastyczność: przyczyny, wnioskowanie, metody postępowania.

6. Współliniowość. Zmienne zero-jedynkowe i sezonowość.

7. Modele wielorównaniowe: zapis modelu, postać strukturalna i zredukowana, rodzaje modeli.

8. Zastosowania komputerowych pakietów ekonometrycznych.

9. Budowa baz danych, przekształcenia danych surowych.

10. Budowa modelu ekonometrycznego na przykładach (praca samodzielna w pakiecie Gretl).

 

Egzamin pisemny odbędzie się 22 stycznia 2018 r. o godzinie 10:00, w sali C101. Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu pisemnego, należy uzyskać co najmniej połowę punktów otrzymanych przez najlepszego studenta.

 

Egzamin pisemny poprawkowy odbędzie się 11 lutego o godz. 10.00 w sali C101. Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu poprawkowego, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich możliwych punktów.