ECONOMETRICS AND FORECASTING
(UŁ, Economics: II stopień)
prof. dr hab. Aleksander Welfe
2024/2025
Readings
1. M. Clements, P. Red, A companion to economic forecasting, Blackwell Publishing, 2004.
2. R. J. Hyndman, G. Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, OTexts, 2021, https://otexts.com/fpp3/
3. A. Welfe, Ekonometria, PWE, Warszawa 2018.
Suplementary readings
1. M. Cieślak (red.), Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa 2019.
2. G.S. Maddala, Introduction to Econometrics, Wiley, New York 2009.
Programme
1. The notion of the model. Linear and nonlinear models. Parameters interpretation
2. Stochastic processes. Estimation. Ordinary least squares
3. Outliers. Structural changes. An application of the dummy variables
4. Trend models
5. An introduction to forecasting
6. The sources and measures of forecast errors. Forecast error variance decomposition
7. Additive and multiplicative decomposition
8. Linear and non-linear trends. Moving average method
9. Exponential smoothing: simple/Holt/Winters method
10. Simultaneous equation models
11. Forecasting with multi equation models. Simulations
12. Combining forecasts
The grade for classes is based on a test which will take place during the last class.
The final exam is scheduled for the last class.
To pass the exam a student must have a minimum of 50% of the total amount of points of the best student.
The resit will be on February 24, 2025 between 10 and 12 am in classroom ... .
To pass the resit a student must have a minimum of 50% of the total amount of points.
During the exams you can use simple calculators (mobile phones, notebooks and other electonic devices are not allowed) and you can have formulas from the lecture/classes with no comments or text. The formulas can be printed out or handwritten.
EKONOMETRIA I PROGNOZOWANIE
(UŁ, Ekonomia: II stopień I rok)
prof. dr hab. Aleksander Welfe
2024/2025
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, testowanie hipotez statystycznych.
Literatura obowiązkowa
1. Prognozowanie gospodarcze, red. M. Cieślak, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2019.
2. A. Welfe, Ekonometria, PWE, Warszawa 2018.
Literatura uzupełniająca
1. G.S. Maddala, Ekonometria, Wydawnictwo Naukowe PWN, Kraków 2006.
2. W. Grabowski, A. Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2010.
Program
1. Wprowadzenie do prognozowania. Podstawowe pojęcia i definicje. Szeregi czasowe i ich własności.
2. Mechaniczne metody prognozowania szeregów czasowych. Model średniej ruchomej ważonej. Model wygładzania wykładniczego Browna. Prognozowanie trendów i wahań sezonowych.
3. Jednorównaniowe modele przyczynowo-skutkowe: specyfikacja, estymacja parametrów, wnioskowanie statystyczne.
4. Niejednorodność próby i obserwacje nietypowe. Uzmiennianie parametrów. Modele ze zmiennymi zero-jedynkowymi.
5. Modele wielorównaniowe. Postać strukturalna, zredukowana i końcowa. Prognozowanie na podstawie modeli wielorównaniowych.
6. Algorytm Gaussa-Seidela. Symulacja statyczna i dynamiczna. Symulacja ex post i ex ante.
7. Mnożniki. Numeryczne wyznaczanie mnożników.
Obowiązuje cały materiał, który obejmuje sylabus w takim zakresie w jakim jest opisany w literaturze obowiązkowej oraz zagadnienia zrealizowane na zajęciach.
Zaliczenie ćwiczeń na podstawie obecności i aktywnej pracy na zajęciach.
Obowiązkowy dla wszystkich słuchaczy egzamin odbędzie się 5.02.2025 r. w godzinach 10:00-12:00 w sali ... . Aby otrzymać ocenę pozytywną należy uzyskać co najmniej połowę punktów uzyskanych przez najlepszego słuchacza.
Egzamin poprawkowy odbędzie się 25 lutego 2025 r. w godzinach 10:00-12:00 w sali ... . Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu poprawkowego należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich punktów.
Informacja o salach egzaminacyjnych zostanie podana po dokonaniu ostatecznej rezerwacji.
Jeśli przeprowadzenie egzaminów w formie stacjonarnej nie będzie możliwe, odbędą się one z wykorzystaniem MS Teams i/lub Moodle.
PROGNOZOWANIE GOSPODARCZE
(UŁ, Ekonometria i Analityka Danych: II stopień)
prof. dr hab. Aleksander Welfe
2024/2025
Literatura obowiązkowa
1. W. Grabowski, A. Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2010.
2. R. J. Hyndman, G. Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, OTexts, 2021, otexts.com/fpp3/
3. A. Welfe, Ekonometria, PWE, Warszawa 2018.
Literatura uzupełniająca
1. S.Makridakis, S.C.Wheelwright, R.J.Hyndman, Forecasting. Methods and Applications, Wiley, New
York 2008.
2. M. Cieślak (red.), Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa 2011.
3. M. Rubaszek, Modelowanie polskiej gospodarki z pakietem R, Oficyna wydawnicza SGH, Warszawa
2012, rozdz. 2 i 4.
4. T. Kufel, Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL,
Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011, rozdz. 5-6.
Program
1. Prognozy punktowe i przedziałowe.
2. Źródła błędów prognoz. Miary dokładności prognoz. Dokładność prognoz zmiennych sezonowych.
3. Porównywanie prognoz. Prognozy kroczące.
4. Mechaniczne metody prognozowania szeregów czasowych. Model średniej ruchomej ważonej. Model wygładzania wykładniczego Browna. Prognozowanie trendów i wahań sezonowych – metody Holta i Wintersa.
5. Wektorowy model autoregresyjny (VAR ) i prognozowanie na jego podstawie.
6. Modele wielorównaniowe i numeryczne metody rozwiązywania modeli. Zbieżność procesu symulacyjnego.
7. Symulacja statyczna i dynamiczna. Prognozy ex post i ex ante.
8. Analizy symulacyjne: mnożnikowe i reakcji modelu na bodźce.
9. Symulacja jako narzędzie prognozowania na podstawie modeli wielorównaniowych. Korekty struktury modelu.
10. Analiza scenariuszowa. Prognozy wariantowe. Prognozy amalgamatowe.
11. Symulacje stochastyczne i prognozy przedziałowe.
12. Współczesne prognozy makroekonomiczne.
Zaliczenie
Warunkiem zaliczenia laboratorium jest otrzymanie co najmniej 50% punktów z projektu. Do egzaminu są dopuszczeni studenci, którzy zaliczyli laboratorium.
Egzamin składający się z części teoretycznej i praktycznej odbędzie 4 lutego w godz. 10:00-12.00 (dla grupy 1) oraz w godzinach 12.00-14.00 (dla grupy 2) w sali ... . Aby otrzymać ocenę pozytywną należy uzyskać co najmniej 50% punktów najlepszego wyniku.
Ocena końcowa jest wystawiana na podstawie sumy ważonej procentowych wyników otrzymanych z projektu (z wagą 0,2) oraz z egzaminu (z wagą 0,8).
Egzamin poprawkowy odbędzie się w dniu 25 lutego 2025 roku w godz. 10:00-12.00 w sali ... .
Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu poprawkowego, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich możliwych punktów.
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE
(Logistyka: I stopień)
dr hab. Piotr Kębłowski
2024/2025
Wymagania wstępne
Wiedza z zakresu podstaw statystyki i ekonometrii, w tym wnioskowanie statystyczne dla procesów stacjonarnych, metoda najmniejszych kwadratów i warunki jej zastosowania.
Literatura obowiązkowa
1. M. Cieślak (red.), Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa, 2011.
2. J.B. Gajda, Prognozowanie i symulacje w ekonomii i zarządzaniu, C.H. Beck, 2017.
3. W. Milo (red.), Prognozowanie i symulacja, WUŁ, Łódź, 2002.
Literatura uzupełniająca
1. G.S. Maddala, Ekonometria, PWN, Warszawa, 2014.
2. A. Welfe, Ekonometria PWE, Warszawa, 2018.
3. A. Welfe (red.), Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa, 2003.
Program
1. Podstawowe pojęcia i definicje.
2. Prognoza na podstawie modelu jednorównaniowego z jedną/wieloma zmiennymi objaśniającymi.
3. Błąd prognozy ex-ante, dekompozycja błędu prognozy, prognoza przedziałowa.
4. Liniowy i nieliniowy model tendencji rozwojowej. Zastosowanie zmiennych sztucznych sezonowych.
5. Składowe szeregów czasowych. Modele addytywne i multiplikatywne.
6. Metody mechaniczne: naiwna, średnia ruchoma prosta/ważona, pojedyncze/podwójne/potrójne wygładzanie wykładnicze.
7. Prognoza na podstawie modeli szeregów czasowych – modele AR, MA, ARMA.
8. Źródła błędów prognoz. Miary dokładności prognoz ex-post.
9. Łączenie prognoz.
10. Modele wielorównaniowe i metody ich symulacji.
11. Symulacja statyczna/dynamiczna, ex-post/ex-ante.
12. Analiza mnożnikowa.
Obowiązuje znajomość zagadnień zawartych w sylabusie w takim zakresie, w jakim są one opisane w literaturze obowiązkowej oraz materiał zrealizowany na zajęciach.
Podstawą uzyskania oceny z laboratorium będzie praca zaliczeniowa, która odbędzie się na ostatnich zajęciach. Aby otrzymać ocenę pozytywną należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich punktów.
Podstawą uzyskania oceny z wykładu będzie egzamin pisemny w formie testu, który odbędzie się 3 lutego, o godz. 10:00, w sali T401. Aby otrzymać ocenę pozytywną, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich punktów.
Skala ocen:
90% i więcej – bardzo dobry
80 - 89% – dobry+
70 - 79% – dobry
60 - 69% – dostateczny+
50 - 59% – dostateczny
mniej niż 50% – niedostateczny
Ocena końcowa wyznaczona zostanie jako średnia ważona z ocen uzyskanych z laboratorium i wykładu, z wagami odpowiednio 0,6 i 0,4, zgodnie z algorytmem systemu USOS.
Egzamin pisemny poprawkowy odbędzie się 26 lutego, o godz. 10:00, w sali T401. Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu poprawkowego, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich możliwych punktów.