dr Emilia Gosińska
Konsultacje: piątek 9.45-11.15
Pokój: F-229
Tel. 42-635 55 23
Email: emilia.gosinska@uni.lodz.pl
CV
Date of Birth
17 June 1984
Place of Birth
Lodz, Poland
Earned Degrees
M.A., University of Lodz, 2008
Phd, University of Lodz, 2015
Positions Held
Assistant, University of Lodz, 2008-2016
Assistant Professor (Adiunkt), University of Lodz, 2016-
Research Interests
Cointegration
VAR Models
Cointegration in the presence of structural breaks
Nonlinear cointegration
Teaching
Econometrics
Forecasting and simulation
Macroekonometrics
Time series methods
PUBLIKACJE
Artykuły
2024
współautorzy: M.Górajski; M.Ulrichs
Micro-firms’ productivity growth in Poland before and during COVID-19: Do industry and region matter?
Opublikowano w: Entrepreneurial Business and Economics Review, Vol. 12, No. 2, 2024, pp. 177-200
2020
współautorzy: K. LESZKIEWICZ-KĘDZIOR A. WELFE
Who is responsible for asymmetric fuel price adjustments? An application of the threshold cointegrated VAR model
Opublikowano w: Baltic Journal of Economics, 2020
współautorzy: M. ULRICHS
Sectoral Production Functions: Results from Panel Models for Poland
Opublikowano w: Gospodarka Narodowa, 2020
współautorzy: M. MAJSTEREK
Structural Change in the Deterministic and Stochastic Part of VECM. I(1) and I(2) Case
Opublikowano w: Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics, 2020
2015
Testowanie zmiany strukturalnej w modelu VEC
Opublikowano w: Bank i Kredyt, 2015
2009
Analiza kointegracyjna modelu z zaburzeniami struktury na przykładzie modelu handlu zagranicznego Polski
Opublikowano w: Bank i Kredyt, 2009, Vol. 40, No. 6
SEMINARIUM LICENCJACKIE
(UŁ, Ekonometria i Analityka Danych: I stopień)
dr Emilia Gosińska
Tematyka seminarium dotyczy metod modelowania szeregów czasowych i ich zastosowań. Oczekuje się, że studenci w ramach przygotowywanych prac licencjackich wykorzystają w badaniach empirycznych nowoczesne narzędzia ekonometryczne poznane podczas zajęć na I stopniu studiów, w tym zwłaszcza:
1. metody modelowania szeregów skointegrowanych (np. dwustopniową procedurę Engle'a-Grangera),
2. modele z rozkładami opóźnień,
3. liniowe i nieliniowe modele szeregów czasowych.
Analizy mogą koncentrować się zarówno na kwestiach estymacji i weryfikacji hipotez, jak i prognozowania i symulacji. Preferowanym narzędziem analizy jest pakiet Eviews.