Prognozowanie koniunktury gospodarczej 1100-12-E22-AG-PrKoG
Treści programowe:
Wykład:
I. Pojęcie i klasyfikacja cykli koniunkturalnych; Cechy morfologiczne cyklu koniunkturalnego; Miary aktywności gospodarczej - 2h, W1
II. Metody dekompozycji szeregów czasowych - filtry liniowe, filtry pasmowo-przepustowe - 2h, W1
III. Jedno- i dwuwymiarowa analiza spektralna; wprowadzenie do analizy czasowo-skalowej - 6h, W1, W2
IV. Metody oceny i prognozowania koniunktury; budowa wskaźników koniunktury; prognozowanie procesów nieliniowych; prognozy łączone - 4h, W2
V. Badanie synchronizacji cykli koniunkturalnych i asymetrii reakcji gospodarek na szoki; modele SVAR i CVAR - 2h, W1, W2
Ćwiczenia:
I. Jedno- i wielowymiarowe metody dekompozycji szeregów czasowych - 4h, K1, U2:
- filtr Hodricka-Prescotta vs boosted HP filtr,
- filtry Baxtera-Kinga, Christiano-Fitzgeralda,
- dekompozycja Beveridge'a-Nelsona, dekompozycja Gonzalo-Grangera). Ocena własności wybranych filtrów liniowych
II. Modelowanie ekonometryczne w diagnozowaniu i prognozowaniu koniunktury gospodarczej - 4h, U1, U2 :
- zastosowanie koncepcji kointegracji progowej (test Endersa-Siklosa) w ocenie asymetryczności zależności między zmiennymi,
- zastosowanie modeli progowych (TAR, M-TAR) w prognozowaniu,
II. Jedno- i dwuwymiarowa analiza spektralna - 4h, K1, U1, U2:
- Identyfikacja składowych cyklicznych w procesach gospodarczych,
- Badanie synchronizacji cykli koniunkturalnych i współbieżności z np. cyklami giełdowymi
IV. Modele VAR w analizie asymetryczności zależności między zmiennymi - 3h, K1, U1, U2
- badanie przyczynowości w sensie Grangera w dziedzinie częstości - test Breitunga-Candelona
- ocena asymetrii reakcji gospodarek na szoki popytowe i podażowe (w tym dekompozycji Blancharda-Quah)
|
W cyklu 2022/23L:
Treści programowe: I. Pojęcie i klasyfikacja cykli koniunkturalnych; Cechy morfologiczne cyklu koniunkturalnego; Miary aktywności gospodarczej - 2h, W1 II. Metody dekompozycji szeregów czasowych - filtry liniowe, filtry pasmowo-przepustowe - 2h, W1 III. Jedno- i dwuwymiarowa analiza spektralna; wprowadzenie do analizy czasowo-skalowej - 6h, W1, W2 IV. Metody oceny i prognozowania koniunktury; budowa wskaźników koniunktury; prognozowanie procesów nieliniowych; prognozy łączone - 4h, W2 V. Badanie synchronizacji cykli koniunkturalnych i asymetrii reakcji gospodarek na szoki; modele SVAR i CVAR - 2h, W1, W2 Ćwiczenia: I. Jedno- i wielowymiarowe metody dekompozycji szeregów czasowych - 4h, K1, U2: II. Modelowanie ekonometryczne w diagnozowaniu i prognozowaniu koniunktury gospodarczej - 4h, U1, U2 : II. Jedno- i dwuwymiarowa analiza spektralna - 4h, K1, U1, U2: IV. Modele VAR w analizie asymetryczności zależności między zmiennymi - 3h, K1, U1, U2 |
W cyklu 2023/24L:
Treści programowe: I. Pojęcie i klasyfikacja cykli koniunkturalnych; Cechy morfologiczne cyklu koniunkturalnego; Miary aktywności gospodarczej - 2h, W1 II. Metody dekompozycji szeregów czasowych - filtry liniowe, filtry pasmowo-przepustowe - 2h, W1 III. Jedno- i dwuwymiarowa analiza spektralna; wprowadzenie do analizy czasowo-skalowej - 6h, W1, W2 IV. Metody oceny i prognozowania koniunktury; budowa wskaźników koniunktury; prognozowanie procesów nieliniowych; prognozy łączone - 4h, W2 V. Badanie synchronizacji cykli koniunkturalnych i asymetrii reakcji gospodarek na szoki; modele SVAR i CVAR - 2h, W1, W2 Ćwiczenia: I. Jedno- i wielowymiarowe metody dekompozycji szeregów czasowych - 4h, K1, U2: II. Modelowanie ekonometryczne w diagnozowaniu i prognozowaniu koniunktury gospodarczej - 4h, U1, U2 : II. Jedno- i dwuwymiarowa analiza spektralna - 4h, K1, U1, U2: IV. Modele VAR w analizie asymetryczności zależności między zmiennymi - 3h, K1, U1, U2 |
W cyklu 2024/25L:
Treści programowe: I. Pojęcie i klasyfikacja cykli koniunkturalnych; Cechy morfologiczne cyklu koniunkturalnego; Miary aktywności gospodarczej - 2h, W1 II. Metody dekompozycji szeregów czasowych - filtry liniowe, filtry pasmowo-przepustowe - 2h, W1 III. Jedno- i dwuwymiarowa analiza spektralna; wprowadzenie do analizy czasowo-skalowej - 6h, W1, W2 IV. Metody oceny i prognozowania koniunktury; budowa wskaźników koniunktury; prognozowanie procesów nieliniowych; prognozy łączone - 4h, W2 V. Badanie synchronizacji cykli koniunkturalnych i asymetrii reakcji gospodarek na szoki; modele SVAR i CVAR - 2h, W1, W2 Ćwiczenia: I. Jedno- i wielowymiarowe metody dekompozycji szeregów czasowych - 4h, K1, U2: II. Modelowanie ekonometryczne w diagnozowaniu i prognozowaniu koniunktury gospodarczej - 4h, U1, U2 : II. Jedno- i dwuwymiarowa analiza spektralna - 4h, K1, U1, U2: IV. Modele VAR w analizie asymetryczności zależności między zmiennymi - 3h, K1, U1, U2 |
Całkowity nakład pracy studenta
Efekty uczenia się - wiedza
Efekty uczenia się - umiejętności
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne
Metody dydaktyczne
Metody dydaktyczne podające
- wykład informacyjny (konwencjonalny)
Metody dydaktyczne poszukujące
- ćwiczeniowa
Rodzaj przedmiotu
Wymagania wstępne
Koordynatorzy przedmiotu
Kryteria oceniania
Podstawą zaliczenia ćwiczeń jest projekt końcowy (80%) oraz ocena ciągła aktywności (20%).
Podstawą zaliczenia wykładu jest test końcowy pisemny (forma testowo-opisowa) (100%)
W1 - praca na ćwiczeniach +, egzamin +++
W2 - praca na ćwiczeniach +, egzamin +++
U1 - projekt końcowy +++
U2 - projekt końcowy +++
K1 - obserwacja ++, dyskusja +++
Literatura
Literatura obowiązkowa:
M. Drozdowicz-Bieć, Cykle i wskaźniki koniunktury, POLTEXT, Warszawa 2012.
R. Barczyk, K. Konopczak, M. Lubiński, K. Marczewski, Synchronizacja wahań koniunkturalnych. Mechanizmy i konsekwencje, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań 2010.
Literatura uzupełniająca:
Geise A. (2018) Asymetria reakcji gospodarek na cenowe szoki naftowe na przykładzie państw UE, Wydawnictwo UMK, Toruń
Diagnozowanie koniunktury gospodarczej w Polsce, red. S. Pangsy-Kania, K. Piech, Dom Wydawniczy Elipsa, Warszawa 2003.
L. Talaga, Z. Zieliński, Analiza spektralna w modelowaniu ekonometrycznym,PWN, Warszawa 1986
R. Barczyk, L. Kąsek, M. Lubiński, K. Marczewski, Nowe oblicza cyklu koniunkturalnego, PWE, Warszawa 2006.
J. Bruzda, Amplitude and phase synchronization of European business cycles – A wavelet approach, Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics,
V. Zarnowitz, A. Ozyildirim, Time Series Decomposition and Measurement of Business Cycles, Trends and Growth Cycles, Journal of Monetary Economics, 53 (2006).
Uwagi
|
W cyklu 2022/23L:
Podstawą zaliczenia ćwiczeń jest projekt końcowy (80%) oraz ocena ciągła aktywności (20%). W1 - praca na ćwiczeniach +, egzamin +++ |
W cyklu 2023/24L:
Podstawą zaliczenia ćwiczeń jest projekt końcowy (80%) oraz ocena ciągła aktywności (20%). W1 - praca na ćwiczeniach +, egzamin +++ |
W cyklu 2024/25L:
Podstawą zaliczenia ćwiczeń jest projekt końcowy (80%) oraz ocena ciągła aktywności (20%). W1 - praca na ćwiczeniach +, egzamin +++ |
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: