dr Katarzyna Leszkiewicz-Kędzior
Konsultacje: piątek 9.45-11.15
Pokój: F-229
Tel. 42-635 55 23
Email: katarzyna.kedzior@uni.lodz.pl
CV
Date of Birth
27 April 1984
Place of Birth
Zgierz, Poland
Earned Degrees
M. A., University of Lodz, 2008
Ph. D., University of Lodz, 2014
Positions Held
Assistant, University of Lodz, 2013-2014
Assistant Professor (Adiunkt), University of Lodz, 2014-
Field of Teaching
Econometrics
Forecasting and Simulations
Research Interest
Macromodelling
Fuel Prices Modelling
Modelling of Nonlinear Economic Processes
Standard and Threshold Cointegration
Refereed for
Baltic Journal of Economics
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Economic Modelling
Przegląd Statystyczny
PUBLIKACJE
Artykuły
2020
współautorzy: E. GOSIŃSKA, A. WELFE
Who is responsible for asymmetric fuel price adjustments? An application of the threshold cointegrated VAR model
Opublikowano w: Baltic Journal of Economics, Vol. 20 (1), 2020
współautorzy: P. KĘBŁOWSKI, A. WELFE
Real Exchange Rates, Oil Price Spillover Effects, and Tripolarity
Opublikowano w: Eastern European Economics, Vol. 58 (5), 2020
2015
Wpływ cen paliw na procesy inflacyjne w polskiej gospodarce
Opublikowano w: Bank i Kredyt, Vol. 46 (4), 2015
2014
współautorzy: A. WELFE
Asymmetric Price Adjustments in the Fuel Market
Opublikowano w: Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics, Vol. 6 (2), 2014
2013
współautorzy: W. WELFE
Szacunek naturalnej stopy bezrobocia dla Polski
Opublikowano w: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, Vol. 281, 2013
współautorzy: E. GOSIŃSKA, W. WELFE
Szacowanie wielkości nieobserwowalnych w modelu W8D-2010
Opublikowano w: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, Vol. 294, 2013
współautorzy: W. FLORCZAK, E. GOSIŃSKA, W. WELFE
Struktura systemu makroekonometrycznych modeli oraz rozbudowane bazy danych modelu W8D
Opublikowano w: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, Vol. 294, 2013
współautorzy: E. GOSIŃSKA, W. WELFE
Równania cen i płac oraz przepływów finansowych w modelu W8D-2010
Opublikowano w: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, Vol. 294, 2013
współautorzy: E. GOSIŃSKA, W. WELFE
Popyt finalny w modelu W8D-2010
Opublikowano w: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, Vol. 294, 2013
2012
współautorzy: W. WELFE
Consumption function for Poland. Is life cycle hypothesis legitimate?
Opublikowano w: Bank i Kredyt, Vol. 43 (5), 2012
2011
Modelling Fuel Prices. An I(1) Analysis
Opublikowano w: Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics, Vol. 3 (2), 2011
2009
Zastosowanie kointegracji do modelu P-star
Opublikowano w: Bank i Kredyt, Vol. 40 (5), 2009
EKONOMETRIA
(UŁ, Finanse i Biznes Międzynarodowy: I stopień)
dr Katarzyna Leszkiewicz-Kędzior
2024/2025
Literatura obowiązkowa
1. G. S. Maddala, Ekonometria, PWN, Warszawa 2006.
2. A. Welfe, Ekonometria, PWE, Warszawa 2018.
Literatura uzupełniająca
1. W. Florczak, R. Kelm, M. Majsterek, A. Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2003.
2. A. Goryl, Z. Jędrzejczyk, K. Kukuła, J. Osiewalski, A. Walkosz, Wprowadzenie do ekonometrii, PWN, Warszawa 2009.
3. G. Koop, Wprowadzenie do ekonometrii, Wolters Kluwer, Warszawa 2015.
4. T. Kufel, Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa 2011.
Program
1. Wprowadzenie: model ekonomiczny, proces stochastyczny, model ekonometryczny, rodzaje danych.
2. Model regresji liniowej: twierdzenie Gaussa-Markowa, metoda najmniejszych kwadratów, miary dopasowania.
3. Wnioskowanie w modelu regresji liniowej: przedziały ufności, testy istotności, graniczny poziom istotności, testy stabilności.
4. Funkcja potęgowa i jej zastosowania w badaniach ekonomicznych.
5. Współliniowość. Zmienne zero-jedynkowe i sezonowość.
6. Modele wielorównaniowe: zapis modelu, postać strukturalna i zredukowana, rodzaje modeli, mnożniki i ich iterpretacja.
7. Zastosowania komputerowych pakietów ekonometrycznych.
8. Budowa baz danych, przekształcenia danych surowych.
9. Budowa modelu ekonometrycznego na przykładach (praca samodzielna w pakiecie Gretl).
Zaliczenie
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 uzyskać ocenę pozytywną, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich punktów.
Podstawą zaliczenia wykładu będzie pisemna praca egzaminacyjna w formie testu, która odbędzie się 03.02.2024 r. o godz. 12.30 w sali E216.Warunkiem otrzymania oceny pozytywnej jest uzyskanie co najmniej połowy wszystkich punktów.
Oceny z laboratorium oraz wykładu wyznaczone zostaną według następującej skali ocen:
powyżej 90% - bardzo dobry
80 – 89% - dobry+
70 – 79% - dobry
60 – 69% - dostateczny+
50 – 59% - dostateczny
poniżej 50% - niedostateczny
Ocena końcowa z przedmiotu 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.
Egzaminacyjna pisemna praca poprawkowa odbędzie się 24.02.2024 r. o godz. 11 w sali E216. Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu poprawkowego należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich punktów.
PODSTAWY EKONOMETRII
(UŁ, Finanse i Biznes Międzynarodowy: I stopień)
dr Katarzyna Leszkiewicz-Kędzior
2024/2025
Literatura obowiązkowa
1. G. S. Maddala, Ekonometria, PWN, Warszawa 2006.
2. A. Welfe, Ekonometria, PWE, Warszawa 2018.
Literatura uzupełniająca
1. W. Florczak, R. Kelm, M. Majsterek, A. Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2003.
2. A. Goryl, Z. Jędrzejczyk, K. Kukuła, J. Osiewalski, A. Walkosz, Wprowadzenie do ekonometrii, PWN, Warszawa 2009.
3. G. Koop, Wprowadzenie do ekonometrii, Wolters Kluwer, Warszawa 2015.
4. T. Kufel, Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa 2011.
Program
1. Wprowadzenie: model ekonomiczny, proces stochastyczny, model ekonometryczny, rodzaje danych.
2. Model regresji liniowej: twierdzenie Gaussa-Markowa, metoda najmniejszych kwadratów, miary dopasowania.
3. Wnioskowanie w modelu regresji liniowej: przedziały ufności, testy istotności, graniczny poziom istotności, testy stabilności.
4. Funkcja potęgowa i jej zastosowania w badaniach ekonomicznych.
5. Współliniowość. Zmienne zero-jedynkowe i sezonowość.
6. Modele wielorównaniowe: zapis modelu, postać strukturalna i zredukowana, rodzaje modeli, mnożniki i ich iterpretacja.
7. Zastosowania komputerowych pakietów ekonometrycznych.
8. Budowa baz danych, przekształcenia danych surowych.
9. Budowa modelu ekonometrycznego na przykładach (praca samodzielna w pakiecie Gretl).
Zaliczenie
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 uzyskać ocenę pozytywną, należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich punktów.
Podstawą zaliczenia wykładu będzie pisemna praca egzaminacyjna w formie testu, która odbędzie się 03.02.2024 r. o godz. 11 w sali E216.Warunkiem otrzymania oceny pozytywnej jest uzyskanie co najmniej połowy wszystkich punktów.
Oceny z laboratorium oraz wykładu wyznaczone zostaną według następującej skali ocen:
powyżej 90% - bardzo dobry
80 – 89% - dobry+
70 – 79% - dobry
60 – 69% - dostateczny+
50 – 59% - dostateczny
poniżej 50% - niedostateczny
Ocena końcowa z przedmiotu 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.
Egzaminacyjna pisemna praca poprawkowa odbędzie się 24.02.2024 r. o godz. 11 w sali E216. Aby otrzymać ocenę pozytywną z egzaminu poprawkowego należy uzyskać co najmniej połowę wszystkich punktów.
SEMINARIUM LICENCJACKIE
(UŁ, Ekonometria i Analityka Danych: I stopień)
dr Katarzyna Leszkiewicz-Kędzior
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 oraz R.