ANALIZY SCENARIUSZOWE
(UŁ, Informatyka i Ekonometria: I stopień)

dr Piotr Karp

2014/2015

 

I. Literatura obowiązkowa

  1. W. Grabowski, A. Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2010
  2. A. Welfe, Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. IV, PWE, Warszawa 2009
  3. A. Welfe, P. Karp, P. Kębłowski, M. Majsterek Analiza ko integracyjna w makromodelowaniu, PWE, Warszawa 2013
  4. A.Welfe, P.Karp, R.Kelm, Makroekometryczny kwartalny model gospodarki Polski, Wydawnictwo UŁ, Łódź 2002


II. Literatura uzupełniająca

  1. A.Welfe (red.), Gospodarka Polski w okresie transformacji. Zasady modelowania ekonometrycznego, PWE, Warszawa 2000
  2. A. Welfe, P. Karp, P. Kębłowski, Mechanizmy makroekonomiczne w gospodarce polskiej, WUŁ, Łódź 2006
  3. J. B. Gajda, Wielorównaniowe modele ekonometryczne. Estymacja-symulacja-sterowanie, PWN, Warszawa 1988
  4. S.Makridakis, S.C.Wheelwright, R.J.Hyndman, Forecasting. Methods and Applications, Wiley, New York 2008
  5. W. Milo (red.), Prognozowanie i symulacja, Wydawnictwo UŁ, Łódź 2002
  6. L. R. Klein, Wykłady z ekonometrii, PWE, Warszawa 1982
  7. M. Cieślak (red.), Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa 2011

 

III. Program

  1. Prognozy na podstawie modeli jednorównaniowych
  2. Symulacja statyczna i dynamiczna. Symulacja ex post i ex ante.
  3. Analizy symulacyjne. Analiza wrażliwości.
  4. Symulacja jako narzędzie prognozowania na podstawie modeli wielorównaniowych.
  5. Prognozy na podstawie modeli wielorównaniowych. Korekty struktury modelu.
  6. Analiza scenariuszowa. Prognozy wariantowe. Prognozy amalgamatowe.
  7. Symulacje stochastyczne.

 

Praca pisemna, obowiązkowa dla wszystkich słuchaczy odbędzie się w godzinach wykładu 8 kwietnia 2015r.

 

Aby otrzymać ocenę pozytywną należy uzyskać co najmniej połowę punktów uzyskanych przez najlepszego słuchacza.


Egzamin pisemny poprawkowy odbędzie się w dniu 15 września 2015, o godz. 10.00.

 

Aby otrzymać ocenę pozytywną z pracy poprawkowej, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich możliwych punktów.





ELEMENTS OF FORECASTING AND SIMULATIONS
(UŁ, Informatyka i Ekonometria: I stopień)

dr Piotr Karp

2014/2015

 

I. Literature

1. R. J. Hyndman, G. Athanasopoulos, Forecasting: principles and practice, 2013, online textbook, https://www.otexts.org/fpp/

2. Spyros Makridakis, Steven C. Wheelwright, Rob. J. Hyndman, Forecasting. Methods and Applications, any edition

 

II. Program

1. Basic concepts: forecasts, forecasting data and methods, the basic steps in a forecasting task, the statistical forecasting perspective

2. The forecaster’s toolbox: numerical data summaries, some simple forecasting methods, transformations and adjustments, evaluating forecast accuracy, prediction intervals

3. Judgmental forecasts

4. Time series decomposition: time series components, moving averages, classical decomposition,

5. Exponential smoothing: simple exponential smoothing, Holt’s method, Holt-Winters method

6. Simple regression: the simple regression model, least squares estimation, forecasting with regression, statistical inferences

7. Multiple regression: some useful predictors, selecting predictors, correlation, causation and forecasting

8. Outline of simulation methods

 

The final written examination will take place during the last lecture. To pass the student has to obtain at least 50% of the best student’s score. 

 

Retake will take place on September 15, 2014 at 13:00, room ....

 





FORECASTING FINANCIAL CRISES
(Finanse i Rachunkowość: II stopień)

dr Wojciech Grabowski

2016/2017

 

Program

 1. Financial, currency and debt crises.

2. Three generations of currency crisis models.

3. Identification of currency crisis and financial crisis episodes.

4. Measuring stability in financial markets..

6. Analysis of spillover and contagion effect.

7. Measuring propensity of financial market to external shocks.

8. Predicting probability of financial crisis.

 

 

Literatura

 Bieńkowski W., Gawrońska-Nowak B., Grabowski W., Podatność polskich rynków finansowych na niestabilności wewnętrzne i zewnętrzne, Materiały i Studia NBP, nr. 258.

Brooks C., Introductory econometrics for finance, Cambridge University Press.

Doman M., Doman R., 2009 Modelowanie zmienności i ryzyka, Wydawnictwo Wolters Kluwer.

Osińska M., 2006 Ekonometria finansowa, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.

 

 Egzamin odbędzie się 21 czerwca 2017 roku o godz. 12.00.





INTERNATIONAL FORECASTING AND SIMULATION
(UŁ, International Marketing and American Studies)

dr Anna Staszewska-Bystrova

2013/2014

 

I. Literature

1. R. J. Hyndman, G. Athanasopoulos, Forecasting: principles and practice, 2013, online textbook, https://www.otexts.org/fpp/

2. Spyros Makridakis, Steven C. Wheelwright, Rob. J. Hyndman, Forecasting. Methods and Applications, any edition

 

II. Program

1. Basic concepts: forecasts, forecasting data and methods, the basic steps in a forecasting task, the statistical forecasting perspective

2. The forecaster’s toolbox: numerical data summaries, some simple forecasting methods, transformations and adjustments, evaluating forecast accuracy, prediction intervals

3. Judgmental forecasts

4. Time series decomposition: time series components, moving averages, classical decomposition, X-12-ARIMA decomposition

5. Exponential smoothing: simple exponential smoothing, Holt’s method, Holt-Winters method

6. Simple regression: the simple regression model, least squares estimation, forecasting with regression, statistical inferences

7. Multiple regression: some useful predictors, selecting predictors, correlation, causation and forecasting

8. Outline of simulation methods

 

The final written examination will take place during the last lecture. To pass the student has to obtain at least 50% of the best student’s score. 

 

Retake will take place on February 14, 2014 at 15:00, room A1.





PROGNOZOWANIE GOSPODARCZE
(UŁ, Analityka Gospodarcza: II stopień )

prof. dr hab. Aleksander Welfe

2016/2017

 

Wymagania wstępne:

Wiedza z zakresu teorii ekonometrii na poziomie podstawowym, w tym: metoda najmniejszych kwadratów, metoda największej wiarygodności i warunki ich zastosowania, autokorelacja składnika losowego, heteroskedastyczność, jednowymiarowe modele dynamiczne, niestacjonarność procesów stochastycznych, model korekty błędem.

 

I. Literatura obowiązkowa

1. M. Cieślak (red.), Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa, 2011

2. A. Welfe, Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, PWE, Warszawa, 2013

3. A. Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa, 2003

4. G.S. Maddala, Ekonometria, PWN, Warszawa, 2014

 

II. Literatura uzupełniająca

1. H. Luetkepohl, New introduction to multiple time series analysis, Springer, Heidelberg, 2005

2. W. Milo (red.), Prognozowanie i symulacja, WUŁ, Łódź, 2002

 

III. Program

1. Podstawowe pojęcia i definicje. Modele przyczynowo-skutkowe, modele szeregów czasowych, metody mechaniczne.

2. Źródła błędów prognoz. Miary dokładności prognoz ex post.

3. Składowe szeregów czasowych. Modele addytywne i multiplikatywne.

4. Prognozowanie na podstawie modeli trendu deterministycznego. Trend liniowy i trendy nieliniowe. Metoda średniej ruchomej ważonej.

5. Metody wygładzania wykładniczego: Browna, Holta, Wintersa.

6. Prognozy łączone.

7. Prognozowanie na podstawie modeli jednowymiarowych AR, MA, ARMA, ARIMA.

8. Prognozowanie na podstawie modeli wielorównaniowych. Metoda Gaussa-Seidela.

9. Zbieżność procesu symulacyjnego.

10. Symulacja statyczna i dynamiczna. Symulacja ex post i ex ante.

11. Prognozy na podstawie modeli wielorównaniowych. Korekty struktury modelu.

12. Analiza scenariuszowa. Prognozy wariantowe. Prognozy amalgamatowe.



Prace pisemne, obowiązkowe dla wszystkich słuchaczy, odbędą się:

22 kwietnia, w godzinach wykładu

13 czerwca, o godz. 10:00, w sali D208.

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

Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu pisemnego należy uzyskać co najmniej połowę punktów uzyskanych przez najlepszego słuchacza. 


Egzamin ustny odbędzie się 20 czerwca o godzinie 10.00.

 

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


Egzamin ustny odbędzie się 15 września o godzinie 10.00.

 





PROGNOZOWANIE I SYMULACJE
(UŁ, Studium Doktoranckie Ekonomii)

dr Robert Kelm
2016/2017



Cykl wykładów obejmuje szczegółowe omówienie wszystkich etapów analizy ekonometrycznej począwszy od konstrukcji i estymacji parametrów modeli ekonometrycznych, a skończywszy na na przekształceniach wielorównaniowych współzależnych modeli ekonometrycznych w systemy równań (i) umożliwiające sporządzanie prognoz złożonych systemów gospodarczych oraz (ii) pozwalające na prowadzenie eksperymentów symulacyjnych niezbędnych do oceny ekonomicznych skutków alternatywnych polityk gospodarczych, a także skutków egzogenicznych szoków zewnętrznych. 


I. Literatura obowiązkowa
1. A. Welfe, Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. IV, PWE, Warszawa 2009
2. W. Welfe, A. Welfe, Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa 2004

3. A. Welfe, P. Karp, P. Kelm, Makroekonometryczny kwartalny model gospodarki Polski, WUŁ, Łódź 2002
4. A. Welfe, P. Karp, P. Kębłowski, Mechanizmy makroekonomiczne w gospodarce polskiej, WUŁ, Łódź 2006

II. Literatura uzupełniająca
1. J. B. Gajda, Wielorównaniowe modele ekonometryczne. Estymacja-symulacja-sterowanie, PWN, Warszawa 1988 
2. W. Milo (red.), Prognozowanie i symulacja, WUŁ, Łódź 2002 
3. A. Welfe (red.), Gospodarka Polski w okresie transformacji. Zasady modelowania ekonometrycznego, PWE, Warszawa 2000 
4. W. Welfe, Ekonometryczne modele gospodarki narodowej Polski, PWE, Warszawa 1992 
 
III. Program

1. Jednorównaniowe modele ekonometryczne: specyfikacja, estymacja parametrów, testowanie hipotez.

2. Modele dynamiczne ADL i ECM. Zintegrowanie zmiennych. Kointegracja.

3. Wielorównaniowe modele ekonometryczne - podstawowe pojęcia i definicje:; modele statyczne i dynamiczne; postać strukturalna, zredukowana i końcowa.

4. Symulacja jako narzędzie prognozowania; symulacja statyczna i dynamiczna, symulacja ex post  i ex ante

5. Zarys struktury wielorównaniowego modelu ekonometrycznego na przykładzie kwartalnego modelu gospodarki Polski serii WK (Katedra Modeli i Prognoz Ekonometrycznych, UŁ) oraz modelu kwartalnego NECMOD (NBP). 

6. Etapy konstrukcji i wykorzystania modelu prognostyczno-symulacyjnego.
7. Weryfikacja ex post modelu ekonometrycznego: rozwiązanie bazowe, analiza mnożnikowa. Korekty struktury modelu.
8. Metody wyznaczania prognoz ex ante. Prognozowanie zmiennych egzogenicznych: mechaniczne metody prognozowania, modele AR, MA i ARMA. 
9. Zasady konstrukcji złożonych eksperymentów symulacyjnych, analizy scenariuszowe ex post
ex ante
10. Współczesne prognozy gospodarcze. Przykłady prognoz makroekonomicznych i analiz symulacyjnych.

Zagadnienie wyróżnione punktach 6-7 zostaną omówione przy wykorzystaniu najnowszej symulacyjnej wersji modelu serii WK.


Warunkiem zaliczenia zajęć jest pozytywny wynik pracy pisemnej (testu) obejmującej zagadnienia wyróżnione w punktach 1-4 oraz samodzielna konstrukcja minimodelu ekonometrycznego wybranego subsystemu gospodarczego, analiza własności modelu i sporządzenie na jego podstawie prognozy ex ante. Praca pisemna (test) odbędzie się 23 stycznia 2017 r. o godzinie 10.00.

 





PROGNOZOWANIE I SYMULACJE
(UŁ, Informatyka i Ekonometria: II stopień)

prof. dr hab. Aleksander Welfe
2016/2017

I. Literatura obowiązkowa

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

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

3.     A. Welfe, P. Karp, P. Kębłowski, M. Majsterek Analiza kointegracyjna w makromodelowaniu, PWE, Warszawa 2013

4.     A.Welfe, P.Karp, R.Kelm, Makroekometryczny kwartalny model gospodarki Polski, Wydawnictwo UŁ, Łódź 2002


II. Literatura uzupełniająca

1.     A.Welfe (red.), Gospodarka Polski w okresie transformacji. Zasady modelowania ekonometrycznego, PWE, Warszawa 2000

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

3.     J. B. Gajda, Wielorównaniowe modele ekonometryczne. Estymacja-symulacja-sterowanie, PWN, Warszawa 1988

4.     S.Makridakis, S.C.Wheelwright, R.J.Hyndman, Forecasting. Methods and Applications, Wiley, New York 2008

5.     W. Milo (red.), Prognozowanie i symulacja, Wydawnictwo UŁ, Łódź 2002

6.     L. R. Klein, Wykłady z ekonometrii, PWE, Warszawa 1982

7.     M. Cieślak (red.), Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa 2011

 

III. Program

1.     Prognozy na podstawie modeli jednorównaniowych jednej i wielu zmiennych.

2.     Prognozy na podstawie modeli trendu.

3.     Źródła błędów prognoz. Dekompozycja błędu prognozy.

4.     Miary dokładności prognoz.

5.     Modele wielorównaniowe: rodzaje, postacie modelu.

6.     Metoda Gaussa-Seidela.

7.     Metoda Newtona-Raphsona

8.     Zbieżność procesu symulacyjnego.

9.     Symulacja statyczna i dynamiczna. Symulacja ex post i ex ante.

10.   Analizy symulacyjne.

11.   Symulacja jako narzędzie prognozowania na podstawie modeli wielorównaniowych.

12.   Prognozy na podstawie modeli wielorównaniowych. Korekty struktury modelu.

13.   Analiza scenariuszowa. Prognozy wariantowe. Prognozy amalgamatowe.

14.   Symulacje stochastyczne.

15.   Mechaniczne metody prognozowania.

16.   Prognozowanie na podstawie modeli VAR.

17.   Współczesne wykorzystanie prognoz makro- i mikro-ekonomicznych.

 

Dwie prace pisemne, obowiązkowe dla wszystkich słuchaczy, odbędą się  w następujących terminach:

·         21  kwietnia w godzinach wykładu

·         12  czerwca, o godz. 10.00, w sali  E 217


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


Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu pisemnego należy uzyskać co najmniej połowę punktów uzyskanych przez najlepszego słuchacza.


Egzamin ustny odbędzie się 22 czerwca o godz. 10.00.  


Egzamin pisemny poprawkowy odbędzie się w dniu 18 września, o godz. 10.00, w sali E 217.


Aby otrzymać ocenę pozytywną z pracy poprawkowej, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich możliwych punktów.


Egzamin ustny poprawkowy odbędzie się 21 września o godz. 10.00.





PROGNOZOWANIE I SYMULACJE
(UŁ, Bankowość i Finanse Cyfrowe: I stopień)

dr hab. Robert Kelm, prof. nadzw. UŁ

2017/2018


Wymagania wstępne: Opanowany materiał z zakresu elementarnej algebry liniowej, podstaw ekonometrii i statystyki.


I. Literatura obowiązkowa
1. Prognozowanie gospodarcze, red. M. Cieślak, PWN, Warszawa 1997

2. A. Welfe, Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. VI, PWE, Warszawa 2009


II. Literatura uzupełniająca

1. N. Łapińska-Sobczak (red.), Opisowe modele ekonometryczne. Elementy teorii. Przykłady i zadania, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 1997

2. D. Witkowska, Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania, Oficyna Ekonomiczna Grupa Wolters-Kluwer, Kraków 2005

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

III. Program
1.  Wprowadzenie do prognozowania. Podstawowe pojęcia i definicje. Szereg czasowy i jego własności. Składowe szeregów czasowych.

2. Modele szeregów czasowych. Zarys modeli AR, MA i ARMA. Mechaniczne metody prognozowania szeregów czasowych.
3. Modele średniej ruchomej ważonej. Model Browna. Prognozowanie trendów i wahań sezonowych – model Holta i Wintersa.

4. Selekcja modeli prognostycznych. Prognoza ex post i ex ante. Miary błędów prognoz ex post.

5. Modele trendu. Jednorównaniowe modele przyczynowo-skutkowe – estymacja, wnioskowanie i prognozowanie. Prognoza punktowa i przedziałowa. Modele statyczne i dynamiczne.
6.
 Modele wielorównaniowe. Prognozowanie za pomocą wielorównaniowych modeli prostych i rekurencyjnych.
7. Algorytm Gaussa-Seidela symulacji wielorównaniowych modeli o równaniach łącznie współzależnych. Symulacja statyczna i dynamiczna. Symulacja ex post i ex ante.

8. Prognozowanie za pomocą wielorównaniowych modeli o równaniach łącznie współzależnych (na przykładzie modelu Klein I). Analizy mnożnikowe.


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.


Obowiązkowa dla wszystkich słuchaczy egzaminacyjna praca pisemna odbędzie się 23. stycznia 2018 r. w godzinach 8:15-9:45 w sali D208. Aby otrzymać ocenę pozytywną należy uzyskać co najmniej połowę punktów uzyskanych przez najlepszego słuchacza.


Egzaminacyjna praca poprawkowa odbędzie się 13. lutego 2018 r. w godzinach 8:15-9:45 w sali D208. Aby otrzymać ocenę pozytywną należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich punktów.







PROGNOZOWANIE KRYZYSÓW FINANSOWYCH
(Rynek finansowy: II stopień)

dr Wojciech Grabowski

2015/2016

 

Program

 1. Kryzysy finansowe, zadłużeniowe, walutowe.

2. Trzy generacje modeli kryzysów walutowych.

3. Identyfikacja epizodów kryzysów walutowych i finansowych.

4. Mierzenie stabilności na rynkach walutowych i finansowych.

5. Systemy wczesnego ostrzegania przed kryzysami walutowymi i finansowymi.

6. Analiza efektu zarażania pomiędzy rynkami finansowymi.

7. Badanie podatności rynku finansowego na szoki zewnętrzne.

8. Prognozowanie prawdopodobieństwa wybuchu kryzysu finansowego.

 

 

Literatura

Bieńkowski W., Gawrońska-Nowak B., Grabowski W., Podatność polskich rynków finansowych na niestabilności wewnętrzne i zewnętrzne, Materiały i Studia NBP, nr. 258.

Brooks C., Introductory econometrics for finance, Cambridge University Press.

Doman M., Doman R., 2009 Modelowanie zmienności i ryzyka, Wydawnictwo Wolters Kluwer.

Osińska M., 2006 Ekonometria finansowa, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.

 

 Egzamin odbędzie się 21 czerwca 2016 roku o godz. 10.00.





PROGNOZOWANIE PROCESÓW GOSPODARCZYCH
(UŁ, Ekonomia: II stopień)

dr hab. Robert Kelm, prof. nadzw. UŁ

2017/2018


Wymagania wstępne:

Opanowany materiał z zakresu elementarnej algebry liniowej, ekonometrii podstawowej i podstaw statystyki, w szczególności zagadnienia: podstawowe operacje na macierzach i wektorach, definicja i własności zmiennych losowych, konstruowanie przedziałów ufności i testowanie hipotez statystycznych.


I. Literatura obowiązkowa
1. Prognozowanie gospodarcze, red. M. Cieślak, PWN, Warszawa 1997

2. A. Welfe, Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, wyd. VI, PWE, Warszawa 2009

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


II. Literatura uzupełniająca

1. N. Łapińska-Sobczak (red.), Opisowe modele ekonometryczne. Elementy teorii. Przykłady i zadania, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 1997

2. D. Witkowska, Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania, Oficyna Ekonomiczna Grupa Wolters-Kluwer, Kraków 2005

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


III. Program
1. Klasyczny model regresji liniowej. Założenia. Estymacja i interpretacja parametrów.
2. Weryfikacja modelu ekonometrycznego. Testowanie hipotez.
3. Prognozowanie za pomocą jednorównaniowych modeli przyczynowo–skutkowych i modeli trendu. 
4. Modelowanie i prognozowanie zjawisk sezonowych.

5. Źródła błędów prognoz. Miary dokładności prognoz ex post i ex ante. Prognozy przedziałowe.
6.
 Modele wielorównaniowe: rodzaje, postacie modelu. Analityczne wyznaczanie mnożników. 
7. Symulacja jako narzędzie prognozowania za pomocą modeli wielorównaniowych. Symulacja statyczna i dynamiczna. Metoda Gaussa-Seidela.

8. Mechaniczne metody prognozowania: naiwna, średniej ruchomej, wygładzania wykładniczego. Model Holta. Model Wintersa. 


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.


Obowiązkowa dla wszystkich słuchaczy egzaminacyjna praca pisemna odbędzie się 23. stycznia 2018 r. w godzinach 10:00-11:30 w sali D208. Aby otrzymać ocenę pozytywną należy uzyskać co najmniej połowę punktów uzyskanych przez najlepszego słuchacza.


Egzaminacyjna praca poprawkowa odbędzie się 13. lutego 2018 r. w godzinach 10:00-11:30 w sali D208. Aby otrzymać ocenę pozytywną należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich punktów.







SYMULACJE STOCHASTYCZNE
(UŁ, Analityka Gospodarcza: II stopień )

dr Piotr Karp

2013/2014

 

Wymagania wstępne:

Opanowanie podstaw rachunku prawdopodobieństwa, statystyki i ekonometrii, w szczególności pojęć: zmienna losowa (rozkład, gęstość, dystrybuanta, momenty), zmienne zależne, estymator (nieobciążoność, zgodność, efektywność, KMNK, MNW), hipoteza statystyczna (weryfikacja), test statystyczny, dane statystyczne, model ekonometryczny (estymacja parametrów, analiza).


I. Literatura obowiązkowa

1. A.Welfe, P.Karp, R.Kelm, Makroekometryczny kwartalny model gospodarki Polski, Wydawnictwo UŁ, Łódź 2002

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

3. A. Welfe, P. Karp, P. Kębłowski, M. Majsterek Analiza ko integracyjna w makromodelowaniu, PWE, Warszawa 2013

4. R. Wieczorkowski, R. Zieliński, Komputerowe generatory liczb losowych, WNT, Warszawa 1997


II. Literatura uzupełniająca

1. B.D. Ripley, Stochastic simulation, Wiley & Sons, 1987.

2. A.Welfe (red.), Gospodarka Polski w okresie transformacji. Zasady modelowania ekonometrycznego, PWE, Warszawa 2000

3. A. Welfe, P. Karp, P. Kębłowski, Mechanizmy makroekonomiczne w gospodarce polskiej, WUŁ, Łódź 2006

4. J. B. Gajda, Wielorównaniowe modele ekonometryczne. Estymacja-symulacja-sterowanie, PWN, Warszawa 1988

5. W. Milo (red.), Prognozowanie i symulacja, Wydawnictwo UŁ, Łódź 2002

6. B. Efron, R. J. Tibshirani, An Introduction to the Bootstrap, Chapman & Hall, New York, 1993

7. K. L. Judd, Numerical Methods in Economics, The MIT Press, Cambridge, 1998

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

 

III. Program

1. Zmienne losowe i źródła losowości.

2. Metoda Monte Carlo.

3. Symulacje deterministyczne i stochastyczne.

4. Generatory liczb pseudolosowych.

5. Generowanie liczb pseudolosowych o określonym rozkładzie prawdopodobieństwa.

6. Podnoszenie efektywności symulacji - metody redukcji wariancji.

7. Metoda Quasi Monte Carlo.

8. Symulowanie procesów stochastycznych.

9. Testowanie hipotez. Przedział ufności.

10. Metoda bootstrap.

11. Analiza stochastyczna modeli ekonometrycznych. Badanie źródeł niepewności.

12. Stochastyczne analizy mnożnikowe.

13. Budowa prognoz stochastycznych. Analizy scenariuszowe.

 

Dwie prace pisemne, obowiązkowe dla wszystkich słuchaczy odbędą się w godzinach wykładu 6 grudnia 2013r. i 17 stycznia 2014r.

 

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


Egzamin pisemny poprawkowy odbędzie się w dniu 14 lutego 2014, o godz. 9.00.

 

Aby otrzymać ocenę pozytywną z pracy poprawkowej, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich możliwych punktów.