Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Time Series Econometrics

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 222061-D
Kod Erasmus / ISCED: 11.2 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0542) Statystyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Time Series Econometrics
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Elective courses for AAB - masters
Elective courses for QEM - masters
Przedmioty kierunkowe do wyboru SMMD-ADA
Przedmioty kierunkowe do wyboru SMMD-EKO
Przedmioty obowiązkowe na programie SMMD-MIS
Punkty ECTS i inne: 6.00 (zmienne w czasie) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

A student should:

1. Apply relevant econometric models in case of different economic processes.

2. Construct and analyze simultaneous equation models.

3. Be able to model on nonstationary variables.

Umiejętności:

A student should:

1. Verify hypotheses concerning relationships between variables.

2. Model nonstationary variables.

3. Build VAR, VEqCM i SVEqCM models.

4. Be able to use simultaneous equation models in forecasting and simulation analysis.

Kompetencje społeczne:

A student should be able to

1. Formulate economic hypotheses the way which allows for verification.

2. Chose proper econometric tools being aware of certain properties of stochastic processes generating the data, namely nonstationarity and variance clustering.

Zajęcia w cyklu "Preferencje - Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Zajęcia prowadzącego więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Zajęcia prowadzącego - Ocena

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 45 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

From general to specific strategy. Autocorelation and COMFAC analysis. Parameters changes. Dynamic models. ADL and ECM models. Modelling on the basis of time series generated by nonstationary stochastic processes. The Engle-Granger method. VAR i CVAR models. Cointegration space and testing. The Johansen method. Structuralisation of the CVAR model. Classical multivariate models. Multipliers. Analytical and numerical solution. Nonconvergence and ordering of the equations of the model. Symulation analyses. Forecasts based on multivariate models.

Pełny opis:

Learning by the students the abilities in application of methods of time series econometrics.

Course encompasses topics in macroeconometrics i.e. single- and multiequation models based on time series. Time series econometrics is concerned with testing hypotheses, construction of models, and their use for the purpose of simulation and forecast analyses. Time series consist of arranged observations related to economic agents whose behavior is nondeterministic. Therefore the observations are the outcomes of stochastic processes of unknown properties which are being tested. The central problem is the analysis of the dynamic consequences of events over time which are observed with certain frequency characterizing the samples used in empirical research.

Literatura:

Literatura podstawowa:

1. A.Welfe, Ekonometria, PWE, Warszawa 2018;

2. A.Welfe (red.), Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2003;

3. W.Welfe, A.Welfe, Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa 2004;

4. A.Welfe (red.), Analiza kointegracyjna w makromodelowaniu, PWE, Warszawa 2013.

Literatura uzupełniająca:

1. W. Charemza, D. Deadman, Nowa ekonometria, PWE, Warszawa 1997

2. J. D. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton 1994

3. K. Juselius, The Cointegrated VAR Model, Oxford University Press, Oxford 2006

4. P.Karp, A.Welfe, P.Kębłowski, Mechanizmy makroekonomiczne w gospodarcze polskiej. Analiza ekonometryczna, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2006

5. H. Lütkepohl, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer-Verlag, Berlin 2006

6. G.S. Maddala, Ekonometria, PWN, Warszawa 2006

7. M.Majsterek, Wielowymiarowa analiza kointegracyjna w ekonomii, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2008

8. E.M.Syczewska, Analiza relacji długookresowych - estymacja i weryfikacja, Oficyna WydawniczaSGH, Warszawa 1999

9. E. Tomczyk, Oczekiwania w ekonomii. Idea, pomiar analiza, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2011

10. A. Torój (red.), Zastosowania ekonometrii. Dziesięć niegroźnych przykładów, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa

Uwagi:

Kryteria oceniania:

kolokwium: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2024-10-01 - 2025-02-14
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 45 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

From general to specific strategy. Autocorelation and COMFAC analysis. Parameters changes. Dynamic models. ADL and ECM models. Modelling on the basis of time series generated by nonstationary stochastic processes. The Engle-Granger method. VAR i CVAR models. Cointegration space and testing. The Johansen method. Structuralisation of the CVAR model. Classical multivariate models. Multipliers. Analytical and numerical solution. Nonconvergence and ordering of the equations of the model. Symulation analyses. Forecasts based on multivariate models.

Pełny opis:

Learning by the students the abilities in application of methods of time series econometrics.

Course encompasses topics in macroeconometrics i.e. single- and multiequation models based on time series. Time series econometrics is concerned with testing hypotheses, construction of models, and their use for the purpose of simulation and forecast analyses. Time series consist of arranged observations related to economic agents whose behavior is nondeterministic. Therefore the observations are the outcomes of stochastic processes of unknown properties which are being tested. The central problem is the analysis of the dynamic consequences of events over time which are observed with certain frequency characterizing the samples used in empirical research.

Literatura:

Literatura podstawowa:

1. A.Welfe, Ekonometria, PWE, Warszawa 2018;

2. A.Welfe (red.), Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2003;

3. W.Welfe, A.Welfe, Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa 2004;

4. A.Welfe (red.), Analiza kointegracyjna w makromodelowaniu, PWE, Warszawa 2013.

Literatura uzupełniająca:

1. W. Charemza, D. Deadman, Nowa ekonometria, PWE, Warszawa 1997

2. J. D. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton 1994

3. K. Juselius, The Cointegrated VAR Model, Oxford University Press, Oxford 2006

4. P.Karp, A.Welfe, P.Kębłowski, Mechanizmy makroekonomiczne w gospodarcze polskiej. Analiza ekonometryczna, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2006

5. H. Lütkepohl, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer-Verlag, Berlin 2006

6. G.S. Maddala, Ekonometria, PWN, Warszawa 2006

7. M.Majsterek, Wielowymiarowa analiza kointegracyjna w ekonomii, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2008

8. E.M.Syczewska, Analiza relacji długookresowych - estymacja i weryfikacja, Oficyna WydawniczaSGH, Warszawa 1999

9. E. Tomczyk, Oczekiwania w ekonomii. Idea, pomiar analiza, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2011

10. A. Torój (red.), Zastosowania ekonometrii. Dziesięć niegroźnych przykładów, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa

Uwagi:

Kryteria oceniania:

kolokwium: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)

Okres: 2024-02-24 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 45 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Jacek Suda
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

From general to specific strategy. Autocorelation and COMFAC analysis. Parameters changes. Dynamic models. ADL and ECM models. Modelling on the basis of time series generated by nonstationary stochastic processes. The Engle-Granger method. VAR i CVAR models. Cointegration space and testing. The Johansen method. Structuralisation of the CVAR model. Classical multivariate models. Multipliers. Analytical and numerical solution. Nonconvergence and ordering of the equations of the model. Symulation analyses. Forecasts based on multivariate models.

Pełny opis:

Learning by the students the abilities in application of methods of time series econometrics.

Course encompasses topics in macroeconometrics i.e. single- and multiequation models based on time series. Time series econometrics is concerned with testing hypotheses, construction of models, and their use for the purpose of simulation and forecast analyses. Time series consist of arranged observations related to economic agents whose behavior is nondeterministic. Therefore the observations are the outcomes of stochastic processes of unknown properties which are being tested. The central problem is the analysis of the dynamic consequences of events over time which are observed with certain frequency characterizing the samples used in empirical research.

Literatura:

Literatura podstawowa:

1. A.Welfe, Ekonometria, PWE, Warszawa 2018;

2. A.Welfe (red.), Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2003;

3. W.Welfe, A.Welfe, Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa 2004;

4. A.Welfe (red.), Analiza kointegracyjna w makromodelowaniu, PWE, Warszawa 2013.

Literatura uzupełniająca:

1. W. Charemza, D. Deadman, Nowa ekonometria, PWE, Warszawa 1997

2. J. D. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton 1994

3. K. Juselius, The Cointegrated VAR Model, Oxford University Press, Oxford 2006

4. P.Karp, A.Welfe, P.Kębłowski, Mechanizmy makroekonomiczne w gospodarcze polskiej. Analiza ekonometryczna, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2006

5. H. Lütkepohl, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer-Verlag, Berlin 2006

6. G.S. Maddala, Ekonometria, PWN, Warszawa 2006

7. M.Majsterek, Wielowymiarowa analiza kointegracyjna w ekonomii, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2008

8. E.M.Syczewska, Analiza relacji długookresowych - estymacja i weryfikacja, Oficyna WydawniczaSGH, Warszawa 1999

9. E. Tomczyk, Oczekiwania w ekonomii. Idea, pomiar analiza, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2011

10. A. Torój (red.), Zastosowania ekonometrii. Dziesięć niegroźnych przykładów, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa

Uwagi:

Kryteria oceniania:

kolokwium: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-23
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 45 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

From general to specific strategy. Autocorelation and COMFAC analysis. Parameters changes. Dynamic models. ADL and ECM models. Modelling on the basis of time series generated by nonstationary stochastic processes. The Engle-Granger method. VAR i CVAR models. Cointegration space and testing. The Johansen method. Structuralisation of the CVAR model. Classical multivariate models. Multipliers. Analytical and numerical solution. Nonconvergence and ordering of the equations of the model. Symulation analyses. Forecasts based on multivariate models.

Pełny opis:

Learning by the students the abilities in application of methods of time series econometrics.

Course encompasses topics in macroeconometrics i.e. single- and multiequation models based on time series. Time series econometrics is concerned with testing hypotheses, construction of models, and their use for the purpose of simulation and forecast analyses. Time series consist of arranged observations related to economic agents whose behavior is nondeterministic. Therefore the observations are the outcomes of stochastic processes of unknown properties which are being tested. The central problem is the analysis of the dynamic consequences of events over time which are observed with certain frequency characterizing the samples used in empirical research.

Literatura:

Literatura podstawowa:

1. A.Welfe, Ekonometria, PWE, Warszawa 2018;

2. A.Welfe (red.), Ekonometria. Zbiór zadań, PWE, Warszawa 2003;

3. W.Welfe, A.Welfe, Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa 2004;

4. A.Welfe (red.), Analiza kointegracyjna w makromodelowaniu, PWE, Warszawa 2013.

Literatura uzupełniająca:

1. W. Charemza, D. Deadman, Nowa ekonometria, PWE, Warszawa 1997

2. J. D. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton 1994

3. K. Juselius, The Cointegrated VAR Model, Oxford University Press, Oxford 2006

4. P.Karp, A.Welfe, P.Kębłowski, Mechanizmy makroekonomiczne w gospodarcze polskiej. Analiza ekonometryczna, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2006

5. H. Lütkepohl, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer-Verlag, Berlin 2006

6. G.S. Maddala, Ekonometria, PWN, Warszawa 2006

7. M.Majsterek, Wielowymiarowa analiza kointegracyjna w ekonomii, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2008

8. E.M.Syczewska, Analiza relacji długookresowych - estymacja i weryfikacja, Oficyna WydawniczaSGH, Warszawa 1999

9. E. Tomczyk, Oczekiwania w ekonomii. Idea, pomiar analiza, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2011

10. A. Torój (red.), Zastosowania ekonometrii. Dziesięć niegroźnych przykładów, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa

Uwagi:

Kryteria oceniania:

kolokwium: 100.00%
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
al. Niepodległości 162
02-554 Warszawa tel: +48 22 564 60 00 http://www.sgh.waw.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0