PROGNOZOWANIE GOSPODARCZE
(UŁ, Analityka Gospodarcza: II stopień )

prof. dr hab. Aleksander Welfe

2017/2018

 

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:

20 kwietnia, w godzinach wykładu

11 czerwca, o godz. 10:00, w sali T1.

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 19 czerwca o godzinie 10.30.

 

Egzamin pisemny poprawkowy odbędzie się 10 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 11 września o godzinie 9.00.

 





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

prof. dr hab. Aleksander Welfe
2017/2018

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:

·         20  kwietnia w godzinach wykładu

·         11  czerwca, o godz. 10.00, w sali  T1


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 19 czerwca o godz. 9.00.  


Egzamin pisemny poprawkowy odbędzie się w dniu 10 września, o godz. 10.00, w sali T1.


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


Egzamin ustny poprawkowy odbędzie się 11 września o godz. 9.00.