Jacek Kwiatkowski

Modele ze zmiennymi ukrytymi w analizie inflacji w Polsce

Wysyłamy w ciągu 4 dni
Przekierowanie do ibuk.pl
ISBN:
978-83-231-4177-8
Rok wydania:
2019
Liczba stron:
226
Nr wydania:
pierwsze
Typ okładki:
miękka
Format:
158 x 228 mm
Wydawca:
Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika

30,40 zł

miękka

Jacek Kwiatkowski

Modele ze zmiennymi ukrytymi w analizie inflacji w Polsce

Kategoria produktu:

„[…] monografia jawi się jako dzieło spójne, poświęcone modelowaniu i prognozowaniu inflacji. Praca ma charakter metodyczno-empiryczny. Omawiana problematyka jest aktualna, ważna, podejmuje ją wielu badaczy w skali międzynarodowej oraz ma bardzo bogatą, stale powiększającą się literaturę. Wkład Autora polega na jednolitej prezentacji teorii i sposobu zastosowania modeli ze zmiennymi ukrytymi do opisu inflacji w Polsce z wykorzystaniem analizy bayesowskiej, dając pełniejszy wgląd w uzyskiwane w praktyce wyniki i ich jakościowe charakterystyki”.

Z recenzji dr hab. Anny Pajor, prof. UEK

Wstęp / 5

Rozdział 1. Jednowymiarowe modele ze zmiennymi ukrytymi / 15
1.1. Wprowadzenie /15
1.2. Przegląd literatury na temat modeli szeregów czasowych ze zmiennymi ukrytymi / 16
1.3. Wybrane procesy ze zmiennymi ukrytymi w równaniu średniej warunkowej / 20
1.3.1. Reprezentacja przestrzeni stanów / 20
1.3.2. Regresja ze zmiennymi ukrytymi / 22
1.3.3. Proces lokalnego poziomu / 22
1.3.4. Proces autoregresyjny ze zmiennymi ukrytymi / 25
1.3.5. Procesy ze zmienna ukryta przyjmującą wartości na okręgu jednostkowym / 30
1.4. Procesy ze zmiennymi ukrytymi w równaniu dla zmiennej wariancji warunkowej / 35
1.4.1. Podstawowy proces stochastycznej zmienności / 35
1.4.2. Procesy z rozkładem warunkowym t Studenta i wariancji o strukturze GARCH lub SV / 36
1.5. Modele ze zmiennymi ukrytymi i ich reprezentacja w przestrzeni stanu / 38
1.6. Układy pełnych rozkładów warunkowych a posteriori dla modeli ze zmiennymi ukrytymi / 47

Rozdział 2. Jednowymiarowe modele ze zmiennymi ukrytymi w analizie inflacji w Polsce / 60
2.1. Wprowadzenie / 60
2.2. Inflacja i polityka Pieniężna w Polsce w latach 1992-2014 / 62
2.3. Analiza indeksu cen konsumpcyjnych w Polsce / 66
2.3.1. Próbkowe własności wskaźnika CPI / 67
2.3.2. Estymacja modeli ze zmiennymi ukrytymi i porównanie ich mocy wyjaśniającej / 72
2.3.3. Uwagi na temat stosowanych metod numerycznych / 82
2.3.4. Prognozy wskaźnika CPI w modelach ze zmiennymi ukrytymi / 86
2.4. Analiza zharmonizowanego indeksu cen konsumpcyjnych / 92
2.4.1. Własności próbkowe wskaźnika HICP / 92
2.4.2. Estymacja modeli ze zmiennymi ukrytymi i porównanie ich mocy wyjaśniającej / 94
2.4.3. Prognozowanie wskaźnika HICP / 102

Rozdział 3. Analiza inflacji z wykorzystaniem modelu TVP-VAR-MSV / 105
3.1. Wprowadzenie / 105
3.2. Model TVP-VAR-MSV / 107
3.3. Analiza zależności miedzy wskaźnikiem inflacji i stopa bezrobocia / 110
3.3.1. Próbkowe własności stopy bezrobocia w Polsce / 115
3.3.2. Estymacja parametrów w modelu TVP-VAR-MSV dla inflacji i stopy bezrobocia / 121
3.3.3. Prognozowanie inflacji oraz stopy bezrobocia za pomocą modelu TVP-VAR-MSV / 128
3.4. Analiza zależności miedzy wskaźnikiem inflacji i wielkością wynagrodzeń / 128
3.4.1. Próbkowe własności nominalnych wynagrodzeń w Polsce / 131
3.4.2. Estymacja parametrów w modelu TVP-VAR-MSV dla inflacji i wynagrodzeń brutto / 138
3.4.3. Prognozowanie inflacji oraz wynagrodzeń za pomocą modelu TVP-VAR-MSV / 145
3.5. Analiza zależności miedzy wskaźnikiem inflacji i WIBOR 3M / 146
3.5.1. Próbkowe własności WIBOR 3M / 148
3.5.2. Estymacja parametrów w modelu TVP-VAR-MSV dla inflacji i WIBOR 3M / 154
3.5.3. Prognozowanie inflacji oraz WIBOR 3M za pomocą modelu TVP-VAR-MSV / 160
3.6. Funkcja reakcji na zakłócenia losowe / 162
3.7. Model TVP-VAR-MSV dla inflacji, bezrobocia, wynagrodzeń oraz stopy procentowej / 166
3.8. Porównanie jakości prognostycznej modeli ze zmiennymi ukrytymi / 172
3.9. Uwagi na temat metod numerycznych stosowanych w modelu TVP-VAR-MSV / 188

Zakończenie / 191
Literatura / 198
Spis tabel / 218
Spis rysunków / 222

 

Brak recenzji

Na razie nie ma recenzji dla książki. Możesz napisać własną!!!

Napisz recenzję

Napisz własną recenzję

Captcha
  • Jacek Kwiatkowski

    Adiunkt w Katedrze Zastosowań Informatyki i Matematyki w Ekonomii na Wydziale Nauk Ekonomicznych i Zarządzania UMK. Jego zainteresowania badawcze koncentrują się głównie wokół tematów związanych z wnioskowaniem bayesowskim, modelami szeregów czasowych oraz zastosowaniem pakietu ekonometrycznego Gretl w analizach ekonomicznych. Jest autorem kilkudziesięciu prac naukowych, między innymi w takich czasopismach, jak:  „Journal of Statistical Software”, „Economics & Sociology” oraz „Sustainability”.

Newsletter

Jeśli są Państwo zainteresowani otrzymywaniem aktualnych informacji z Wydawnictwa Naukowego UMK, prosimy o zapisanie się do listy odbiorców naszego newslettera.

Dodano do koszyka:

Lorem ipsum