Piotr Kębłowski

dr hab. Piotr Kębłowski
Konsultacje: piątek 9.45-11.15
Pokój: F-228
Tel. 42-635 51 86
Email: piotr.keblowski@uni.lodz.pl

(UŁ, Ekonomia: II stopień) 

dr hab. Piotr Kębłowski
2025/2026

Literatura obowiązkowa
    1. Dańska-Borsiak B., Dynamiczne modele panelowe w badaniach ekonomicznych, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, 2011.
    2. P. Kębłowski, Modelowanie zintegrowanych szeregów przekrojowo-czasowych, w: Gospodarka oparta na wiedzy, W. Welfe (red.), PWE, Warszawa, 2007.

Literatura uzupełniająca
    1. B. H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, Wiley, 2021.
    2. C. Hsiao, Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, Cambridge, 2014.

Program
Aspekty teoretyczne:
   1. Procesy indeksowane podwójnie – podstawowe pojęcia.
   2. Modele jedno- i dwukierunkowych efektów indywidualnych – efekty ustalone i losowe (estymacja i wnioskowanie), test Hausmana.
   3. Testy stopnia integracji procesów przekrojowo-czasowych.
   4. Regresja pozorna.
   5. Testy kointegracji dla procesów przekrojowo-czasowych.
   6. Jedno- i wielorównaniowe środowiska modelowe niestacjonarnych danych panelowych z restrykcją kointegracji.
Aspekty praktyczne:
   1. Źródła danych panelowych, budowa panelowych baz danych.
   2. Zastosowania programu Eviews w wizualizacji i analizie danych panelowych.
   3. Zastosowania testów stopnia integracji w weryfikacji wybranych teorii ekonomicznych.
   4. Zastosowania panelowego środowiska modelowego dla procesów stacjonarnych oraz niestacjonarnych.

Wymagania wstępne: podstawowa wiedza z zakresu statystyki matematycznej i ekonometrii szeregów czasowych.

Forma zaliczenia laboratorium: praca projektowa - model ekonometryczny. Studenci przygotowują w zespołach dwu-, trzyosobowych pracę projektową na wybrany temat. Ocenie podlega m.in.: konstrukcja panelowej bazy danych dla danego zjawiska, wybór metod badawczych i ich zastosowanie, poprawność modelowania ekonometrycznego, zasadność wyciągniętych wniosków.
Forma zaliczenia wykładu: test wyboru.

(UŁ, Ekonomia: studia niestacjonarne II stopień) 

dr hab. Piotr Kębłowski
2025/2026

Literatura obowiązkowa
    1. Dańska-Borsiak B., Dynamiczne modele panelowe w badaniach ekonomicznych, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, 2011.
    2. P. Kębłowski, Modelowanie zintegrowanych szeregów przekrojowo-czasowych, w: Gospodarka oparta na wiedzy, W. Welfe (red.), PWE, Warszawa, 2007.

Literatura uzupełniająca
    1. B. H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, Wiley, 2021.
    2. C. Hsiao, Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, Cambridge, 2014.

Program
Aspekty teoretyczne:
   1. Procesy indeksowane podwójnie – podstawowe pojęcia.
   2. Modele jedno- i dwukierunkowych efektów indywidualnych – efekty ustalone i losowe (estymacja i wnioskowanie), test Hausmana.
   3. Testy stopnia integracji procesów przekrojowo-czasowych.
   4. Regresja pozorna.
   5. Testy kointegracji dla procesów przekrojowo-czasowych.
   6. Jedno- i wielorównaniowe środowiska modelowe niestacjonarnych danych panelowych z restrykcją kointegracji.
Aspekty praktyczne:
   1. Źródła danych panelowych, budowa panelowych baz danych.
   2. Zastosowania programu Eviews w wizualizacji i analizie danych panelowych.
   3. Zastosowania testów stopnia integracji w weryfikacji wybranych teorii ekonomicznych.
   4. Zastosowania panelowego środowiska modelowego dla procesów stacjonarnych oraz niestacjonarnych.

Wymagania wstępne: podstawowa wiedza z zakresu statystyki matematycznej i ekonometrii szeregów czasowych.

Forma zaliczenia laboratorium: praca projektowa - model ekonometryczny. Studenci przygotowują w zespołach dwu-, trzyosobowych pracę projektową na wybrany temat. Ocenie podlega m.in.: konstrukcja panelowej bazy danych dla danego zjawiska, wybór metod badawczych i ich zastosowanie, poprawność modelowania ekonometrycznego, zasadność wyciągniętych wniosków.
Forma zaliczenia wykładu: test wyboru.

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

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