• Logo Katedry Modeli i Prognoz Ekonometrycznych

Anna Staszewska-Bystrova
prof. UŁ, dr hab. Anna Staszewska-Bystrova
Konsultacje: wtorek 11.30-13.00
Pokój: E-222
Tel. 42-635 55 21
Email: anna.bystrova@uni.lodz.pl

CV

Education and Degrees Earned
Ph. D., Warsaw School of Economics,  2008
Ph. D.  Program, Warsaw School of Economics,  2001-2004
M. A., Warsaw School of Economics,  2001

Positions Held
Assistant Professor (Adiunkt), University of Lodz,  2008-
Assistant, University of Lodz,  2004-2008
Research Fellow, University of Southampton, UK,  2002-2003
Lecturer, Higher School of Management (Wyższa Szkoła Menedżerska), Warsaw,  2001-2007
Lecturer, Skarbek Graduate School of Business Economics (Wyższa Szkoła Handlu i Finansów Międzynarodowych), Warsaw,  2000-2007
Assistant, Warsaw School of Economics,  2000-2001

Academic Prizes
Award of Foundation for Polish Science, START Programme,  2008
Award for the Best Paper presented at the 6th Ph. D. Workshop in Econometrics and Statistics (Warsztaty Doktorskie z zakresu Ekonometrii i Statystyki), Polana Zgorzelisko,  2006

Administrative Responsibilities
Scientific Program Committee Member of the First Workshop of the ERCIM Working Group on Computing & Statistics, Neuchâtel, Switzerland,  2008
Scientific Secretary for the 34th Macromodels International Conference, Raszyn,  2007
Scientific Secretary at the University of Lodz for the Marie Curie Research Training Network COMISEF,  2007-
Scientific Secretary for the 6th Ph. D. Workshop in Econometrics and Statistics (Warsztaty Doktorskie z zakresu Ekonometrii i Statystyki), Polana Zgorzelisko,  2005
Scientific Secretary for the Recruitment Commission, University of Lodz,  2005

Teaching
Econometric Theory
Forecasting
Quantitative Methods

Research Interests
VAR models
Cointegration
Impulse Response Analysis
Computational Methods in Econometrics


 

PUBLIKACJE

ORCID

Artykuły

2020

współautorzy: D. GRABOWSKI, P. WINKER
Skewness-Adjusted Bootstrap Confidence Intervals and Confidence Bands for Impulse Response Functions
Opublikowano w: AStA Advances in Statistical Analysis, 2020, 104, 5-32


współautorzy: H. LÜTKEPOHL AND P. WINKER
Constructing Joint Confidence Bands for Impulse Response Functions of VAR Models - A review
Opublikowano w: Econometrics and Statistics, 2020, 13, 69-83


2018

współautorzy: H. LÜTKEPOHL AND P. WINKER
Calculating joint confidence bands for impulse response functions using highest density regions
Opublikowano w: Empirical Economics, 2018, 55, 4, 1389-1411


Refined Bonferroni prediction bands for autoregressive models
Opublikowano w: Przegląd Statystyczny, 2018, 65(2), 155-172


Monte Carlo Analysis of Forecast Error Variance Decompositions under Alternative Model Identification Schemes
Opublikowano w: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2018, 5, 338, 115-131


współautorzy: H. LÜTKEPOHL AND P. WINKER
Estimation of structural impulse responses: short-run versus long-run identifying restrictions
Opublikowano w: AStA Advances in Statistical Analysis, 2018, 102, 2, 229-244


2017

współautorzy: D. GRABOWSKI AND P. WINKER
Generating prediction bands for path forecasts from SETAR models
Opublikowano w: Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 2017, 21,5


2016

współautorzy: P. WINKER
Improved Bootstrap Prediction Intervals for SETAR Models
Opublikowano w: Statistical Papers, 2016, 57, 1, 2016, 89-98


2015

współautorzy: H. LÜTKEPOHL AND P. WINKER
Confidence bands for impulse responses: Bonferroni versus Wald
Opublikowano w: Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 2015, 77, 6, 2015, 800-821


współautorzy: T. HERMANOWSKI, V. BYSTROV, S.I. SZAFRANIEC-BURYŁO, D. RABCZENKO, K. KOLASA, E. ORLEWSKA
Analysis of trends in life expectancies and per capita GDP as well as pharmaceutical and non-pharmaceutical healthcare expenditures
Opublikowano w: Acta Poloniae Pharmaceutica. Drug Research, 2015, 72, 5, 2015, 1045-1050


współautorzy: V. BYSTROV, D. RUTKOWSKI, T. HERMANOWSKI
Effects of DRG-based hospital payment in Poland on treatment of patients with stroke
Opublikowano w: Health Policy, 2015, 119, 8, 2015, 1119-1125


współautorzy: H. LÜTKEPOHL AND P. WINKER
Comparison of Methods for Constructing Joint Confidence Bands for Impulse Response Functions
Opublikowano w: International Journal of Forecasting, 2015, 31, 3, 2015, 782-798


2014

współautorzy: P. WINKER
Measuring Forecast Uncertainty of Corporate Bond Spreads by Bonferroni-Type Prediction Bands
Opublikowano w: Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics, 2014, 6, 2, 2014, 89-104


2013

Modified Scheffè’s Prediction Bands
Opublikowano w: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 2013, 233/5+6, 2013, 680-690


współautorzy: P. WINKER
Constructing Narrowest Pathwise Bootstrap Prediction Bands Using Threshold Accepting
Opublikowano w: International Journal of Forecasting, 2013, 29, 2, 2013, 221-233


2011

Bootstrap Prediction Bands for Forecast Paths from Vector Autoregressive Models
Opublikowano w: Journal of Forecasting, 2011, 30, 8, 2011, 721-735


2010

współautorzy: V. BYSTROV
On the power of direct tests for rational expectations against the alternative of constant gain learning
Opublikowano w: Bank i Kredyt, 2010, 41, 6, 2010, 71-84


2009

Bootstrap Confidence Bands for VAR Forecast Paths
Opublikowano w: Proceedings of the 35th International Conference Macromodels 2008, 2009, 155-173
Wydawca: Łódź


2008

Using the bootstrap to make inferences about the shape of impulse response paths
Opublikowano w: Welfe A. (ed.), Metody Ilościowe w Naukach Ekonomicznych, Ósme Warsztaty Doktorskie z Zakresu Ekonometrii i Statystyki, 2008, 265-278
Wydawca: Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa


2007

Learning About the Shape of Impulse Response Functions
Opublikowano w: Proceedings of the 33rd International Conference Macromodels 2006, 2007, 235-245
Wydawca: Łódź


współautorzy: G. E. MIZON
Representing uncertainty about response paths: The use of heuristic optimization methods
Opublikowano w: Computational Statistics and Data Analysis, 2007, 52, 1, 2007, 121-132


współautorzy: G. E. MIZON
Conditional response analysis
Opublikowano w: Phillips G. D. A. and Tzavalis E. (eds), The Refinement of Econometric Estimation and Test Procedures, 2007, 347-367
Wydawca: Cambridge University Press, Cambridge


współautorzy: J. ALDRICH
The experiment in macroeconometrics
Opublikowano w: Journal of Economic Methodology, 2007, 14, 2, 2007, 143-167


2006

Confidence Bands for Impulse Response Paths
Opublikowano w: Proceedings of the 32nd International Conference Macromodels 2005, 2006, 155-167
Wydawca: Łódź


Impulse Response Analysis in Conditional Models: Wages, Prices and Productivity in Poland
Opublikowano w: Welfe A. (ed.), Metody Ilościowe w Naukach Ekonomicznych, Szóste Warsztaty Doktorskie z Zakresu Ekonometrii i Statystyki, 2006, 191-214
Wydawca: Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa


2005

Non-detectable structural change: non-estimable dynamics or tests without power?
Opublikowano w: Welfe A. (ed.), Metody Ilościowe w Naukach Ekonomicznych, Piąte Warsztaty Doktorskie z Zakresu Ekonometrii i Statystyki, 2005, 213-234
Wydawca: Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa


2004

Inference in VAR Modelling: Some Preliminaries
Opublikowano w: Proceedings of the 30th International Conference Macromodels 2003, 2004, 199-216
Wydawca: Łódź


 

Ksiązki

2009

Wektorowe modele autoregresyjne w analizie makroekonomicznych szeregów czasowych
ISBN 978-83-7285-413-1
Wydawca: Towarzystwo Naukowe Organizacji i Kierownictwa "Dom Organizatora", Toruń


Working papers

2018

współautorzy: H. LÜTKEPOHL AND P. WINKER
Constructing Joint Confidence Bands for Impulse Response Functions of VAR Models - A review
Opublikowano w: DIW Berlin Discussion Paper (also available as Lodz Economics Discussion Paper no. 4/2018), 2018, no. 1762


współautorzy: D. GRABOWSKI AND P. WINKER
Skewness-Adjusted Bootstrap Confidence Intervals and Confidence Bands for Impulse Response Functions
Opublikowano w: MAGKS Joint Discussion Paper Series in Economics (also available as Lodz Economics Discussion Paper no. 1/2018), 2018, no. 10-2018


2017

współautorzy: H. LÜTKEPOHL AND P. WINKER
Estimation of Structural Impulse Responses: Short-Run versus Long-Run Identifying Restrictions
Opublikowano w: DIW Berlin Discussion Paper, 2017, no. 1642


2016

współautorzy: H. LÜTKEPOHL AND P. WINKER
Calculating Joint Confidence Bands for Impulse Response Functions using Highest Density Regions
Opublikowano w: SFB 649 Discussion Paper (also available as MAGKS Joint Discussion Paper Series in Economics no. 16-2016 and DIW Berlin Discussion Paper no. 1564), 2016, no. 2016-017


2014

współautorzy: H. LÜTKEPOHL AND P. WINKER
Confidence Bands for Impulse Responses: Bonferroni versus Wald
Opublikowano w: DIW Berlin Discussion Paper (also available as SFB 649 Discussion Paper no. 2014-007 and CESifo Working Paper no. 4634), 2014, no. 1354


2013

współautorzy: H. LÜTKEPOHL AND P. WINKER
Comparison of Methods for Constructing Joint Confidence Bands for Impulse Response Functions
Opublikowano w: DIW Berlin Discussion Paper (also available as MAGKS MAGKS Joint Discussion Paper Series in Economics no. 25-2013 and SFB 649 Discussion Paper no. 2013-031), 2013, no. 1292


2006

współautorzy: J. ALDRICH
The experiment in macroeconometrics
Opublikowano w: Warsaw School of Economics, Department of Applied Econometrics Working Paper, 2006, no. 5-06


Inne

2015

współautorzy: M. MAJSTEREK, M. MALACZEWSKI, W. MILO, I. ŚWIECZEWSKA
Łódzka szkoła ekonometryczna. Instytut Ekonometrii
Opublikowano w: J. Grotowska-Leder, E. Kwiatkowski (eds), Szkoły naukowe i kierunki badań na Wydziale Ekonomiczno-Socjologicznym Uniwersytetu Łódzkiego. Tradycja i współczesność, 2015, 33-58
Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź


2013

Sprawozdanie z konferencji "40th Anniversary Macromodels International Conference"
Opublikowano w: Przegląd Statystyczny, 2013, 60, 4, 2013, 561-563


SYLABUSY

ECONOMETRICS

(UŁ, Economics: I stopień)
  
dr hab. Anna Staszewska-Bystrova
2023/2024

 
Literature
    1. Adkins L. C., Using gretl for Principles of Econometrics 5th Edition, free e-book, 2018, https://www.learneconometrics.com/gretl/poe5/using_gretl_for_POE5.pdf
    2. Hill R. C., Griffith W. E., Lim G. C., Principles of Econometrics, 2018, Wiley.

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.
  
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.
 
Tests for the classes will take place during the seventh and the last class. Final examination is scheduled for June 18, 2024 for 10:00.

Final mark is a weighted average of the marks for the classes and the exam. The corresponding weights are 0.7 and 0.3.

Resit for the classes will take place on September 9, 2024 at 10:00 and resit exam will be held on September 13, 2024 at 10:00.


SEMINARIUM MAGISTERSKIE

(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