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