dr hab. Aleksander Welfe, prof. nadzw.
Transkrypt
dr hab. Aleksander Welfe, prof. nadzw.
Pytania na egzamin doktorski z ekonometrii 1. Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych 2. Prognozowanie na podstawie liniowych i nieliniowych modeli wielorównaniowych 3. Wektorowe modele autoregresyjne (VAR) 4. Testowanie stacjonarności procesów stochastycznych 5. Modelowanie niestacjonarnych szeregów czasowych 6. Skointegrowane modele VAR. Testowanie wymiaru przestrzeni kointegrującej, słabej egzogeniczności i własności składników losowych 7. Makromodele gospodarek narodowych – struktura i podstawowe sprzężenia zwrotne 8. Symulacje deterministyczne i stochastyczne 9. Modele dynamiki zjawisk gospodarczych 10. Prognozowanie jakościowych zjawisk społeczno-gospodarczych 11. Filtry jako narzędzie prognoz ekonometrycznych 12. Prognozy gospodarcze: narzędzia prognozowania, ocena dokładności 13. Metody input-output w analizach ekonomicznych 14. Tablice input-output jako źródło informacji o strukturze gospodarki narodowej 15. Mnożniki input-output i mnożniki wielorównaniowych modeli ekonometrycznych – porównanie 16. Systemy rachunków narodowych 17. Wielosektorowe zintegrowane modele gospodarki narodowej LITERATURA 1. W.H. Greene, Econometric Analysis, Macmillan, New York 1990. 2. D. Hendry, Dynamic econometrics, Oxford University Press, Oxford 1995. 3. K. Juselius, The Cointegrated VAR Model, Oxford University Press, Oxford 2006. 4. H. Lüthepohl, Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer-Verlag, Berlin 1993. 5. G. Maddala, Ekonometria, PWN, Warszawa 2006. 6. W. Milo, Prognozowanie i symulacja, Wyd. UŁ, Łódź 2002. 7. M. Osińska, Ekonometria finansowa, PWE, Warszawa 2005. 8. Ł. Tomaszewicz, Metody analizy input-output, PWE, Warszawa 1994. 9. A. Welfe, Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, PWE, wyd. IV, Warszawa 2009. 1 10. A. Welfe (red.), Analiza kointegracyjna w makromodelowaniu, PWE, Warszawa 2013. 11. W. Welfe, A. Welfe, Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa 1996. Pytania na egzamin doktorski z informatyki ekonomicznej 1. Analiza systemu informatycznego: tradycyjna opisowa, klasyczna strukturalna (diagramy DHF, DFD), współczesna strukturalna (DFD, ERD, STD), obiektowa 2. Modele cyklu życia systemu informatycznego 3. Klasyfikacje baz danych 4. Relacyjny model bazy danych i jego właściwości 5. Proces ETL w hurtowni danych 6. Paradygmaty programowania 7. Klasyfikacja interfejsów użytkownika 8. Metody testowania oprogramowania 9. Modele e-biznesu w zależności od głównych uczestników transakcji 10. Mobilne formy biznesu 11. Wielkie bazy danych: gromadzenie, przetwarzanie i analiza LITERATURA 1. A. Chodkowska-Gyurics, Hurtownie danych. Teoria i praktyka, PWN, Warszawa 2014. 2. H. Garcia-Molina, J. D. Ullman, J. Widom, Systemy baz danych. Pełny wykład, WNT Warszawa 2006. 3. G. Glonek, M. Pietruszka, Natural User Interfaces (NUI): Review, Journal of Applied Computer Science, vol. 20, no 2, 2012, pp. 27-46. 4. B. King, Bank 3.0. Nowy wymiar bankowości, Wyd. Studio Emka, 2013. 5. M. Niedźwiedziński, Globalny handel elektroniczny, PWN, Warszawa 2004. 6. B. Wiszniewski, B. Bereza-Jarociński, Teoria i praktyka testowania programów, PWN, 2009. LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA 1. A. Osterwalder, Y. Pigneur, Business model generation, Jon Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey 2010. 2 2. D. Widgor, D. Wixon, Brave NUI World, Morgan Kaufmann Pub., 2011 3. Tim Bernes-Lee, The next Web of open, https://www.youtube.com/watch?v=OM6XIICm_qo 3 linked data, wykład