Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Quantitative Economics

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-ZEWW863
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Quantitative Economics
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Anglojęzyczna oferta zajęć WNE UW
Przedmioty kierunkowe dla Data Science
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EM - grupa 1 (3*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia FR - grupa 3 (4*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h)
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich EM
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich FIM
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich FIR
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich MSEM
Punkty ECTS i inne: 3.00 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
Rodzaj przedmiotu:

nieobowiązkowe

Skrócony opis:

This course studies quantitative approaches for solving dynamic economic models.

There is a heavy theoretical component: this course provides basic background in dynamic programming techniques (Bellman equation) frequently used in modern economics. We will also study economic theory related to consumption and savings decisions. There is also a heavy computational component: we will study numerical methods (value function iteration, endogenous grid, policy function iteration and similar) and learn to apply them in deterministic and stochastic settings.

We will use Julia, a modern, open source, high productivity language primarily used in technical and scientific computing. No prior knowledge of Julia is needed

Pełny opis:

This course is an introduction to quantitative methods used in modern economics. We will focus mostly on tools, techniques and theories used by macroeconomists who study distributional issues. We will analyze consumption-savings problems, income dynamics and wealth inequality in partial and general equilibrium. To confront our models with the data we will solve them on a computer and compare their predictions with empirical regularities.

We will make extensive use of mathematics, numerical methods and computer programming. There is a heavy theoretical component: this course provides basic background in dynamic programming techniques (Bellman equation) frequently used in modern economics. We will also study economic theory related to consumption, savings, wealth and income distributions. There is also a heavy computational component: we will study numerical methods and learn to apply them in deterministic and stochastic settings.

We will use Julia, a modern, open source, high productivity language primarily used in technical and scientific computing. No prior knowledge of Julia is needed as a brief introduction to this language and example code will be provided. Students can also work in a different programming language, such as C, Fortran, Matlab, Python or R, if they are already proficient in it.

Students who do not find such a quantitative, computational approach to economics appealing are strongly advised against taking this course.

We will discuss the following topics:

1. Introduction, programming in Julia.

2. Root-finding, optimization and interpolation.

3. Deterministic dynamic programming: consumption-savings problems, life cycle models.

4. Stochastic dynamic programming: precautionary savings, search models.

5. Numerical dynamic programming: endogenous grid method, projection methods.

6. General equilibrium: Bewley, Aiyagari, Huggett models.

Literatura:

Lecture notes.

The list of required readings will be posted on Moodle.

Efekty uczenia się:

Students know basic computational techniques used to study dynamic economic models and know how to implement them in on a computer. Students are familiar with economic theories of consumption, savings, wealth and income distributions.

Metody i kryteria oceniania:

Grading will be based on:

• Problem sets (x3) 50%

• Final project 40%

• Class participation 10%

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

Okres: 2023-10-01 - 2024-01-28
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Żoch
Prowadzący grup: Piotr Żoch
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0-2b06adb1e (2024-03-27)