d.
e.
f.
2. a.
b.
c.
3. a.
(Markov Switching SV models) – dr Łukasz Kwiatkowski (grant NCN 2011-2013); bayesowska analiza modeli dyfuzji ze skokami (jump-diffusion models) – dr Maciej Kostrzewski; bayesowska analiza kointegracji i innych zależności w niestacjonarnych kowariancyjnie wielowymiarowych procesach VAR (wektorowej autoregresji) – dr Justyna Wróblewska (grant NCN z zakresu badań makroekonomicznych z dr. hab. Markiem Dąbrowskim z Katedry Makroekonomii UEK); prawie okresowo skorelowane procesy stochastyczne i ich wykorzystanie w analizie cykliczności w empirycznej makroekonomii i finansach; metody statystyki nieparametrycznej – prof. UEK dr hab. Mateusz Pipień, dr Łukasz Lenart z Katedry Matematyki UEK (grant NCN). Inne modele zaawansowanej makroekonometrii bayesowskiej: dynamiczne stochastyczne modele równowagi ogólnej, łączenie modeli DSGE z VAR – dr Renata Wróbel-Rotter; krótkookresowe prognozowanie makroekonomiczne, parametryczne analizy cykli gospodarczych – prof. UEK dr hab. Mateusz Pipień, dr Błażej Mazur; reinterpretacja zagregowanej funkcji produkcji w świetle ekonometrii dynamicznej – prof. dr hab. Jacek Osiewalski, dr Justyna Wróblewska, dr Kamil Makieła. Bayesowskie stochastyczne modele graniczne (stochastic frontier models) graniczne funkcje produkcji / kosztu oraz wskaźniki efektywności technicznej / kosztowej w analizie technologii i sprawności gospodarowania jednostek produkcyjnych lub usługowych; konstrukcja, estymacja i zastosowanie specyficznych modeli typu regresyjnego ze zmiennymi ukrytymi, reprezentującymi niesprawność zarządzania produkcją – prof. dr hab. Jacek Osiewalski, prof. UEK dr hab. Jerzy Marzec,
dr Renata Wróbel-Rotter, dr Kamil Makieła; b. graniczne funkcje produkcji w międzynarodowych porównaniach wzrostu gospodarczego – prof. dr hab. Jacek Osiewalski, dr Kamil Makieła (grant NCN 2011-2013). 4. Bayesowskie modele zmiennych jakościowych (dychotomiczne, polichotomiczne) w empirycznej mikroekonomii – prof. UEK dr hab. Jerzy Marzec, prof. dr hab. Jacek Osiewalski. 5. Teoretyczne zagadnienia statystyki bayesowskiej i kwestie obliczeniowe – prof. dr hab. Jacek Osiewalski, prof. UEK dr hab. Anna Pajor, dr Łukasz Kwiatkowski. 6. Badania operacyjne są reprezentowane przez matematyczne podstawy, stochastyczne uogólnienia i mikroekonomiczne zastosowania nieparametrycznej metody otoczki danych (data envelopment analysis, DEA), które stanowią przedmiot intensywnych badań dr. Artura Prędkiego. W związku z prowadzonymi badaniami naukowymi i uzyskanymi istotnymi wynikami pracownicy Katedry Ekonometrii i Badań Operacyjnych byli nagradzani szeregiem nagród ministra (Anna Pajor, Justyna Wróblewska, Mateusz Pipień, Jacek Osiewalski) oraz Prezesa NBP (Mateusz Pipień, Łukasz Kwiatkowski, Kamil Makieła). Profesor Osiewalski przedstawił obecnym również rosnącej rangi czasopismo Central
European Journal of Economic Modelling and Econometrics, zachęcając do publikacji na jego łamach. Na zakończenie swojego wystąpienia prof. Osiewalski przedstawił ofertę nowych studiów III stopnia w Uniwersytecie Ekonomicznym w Krakowie, Metody matematyczno-statystyczne w analizach gospodarczych, prowadzonych wspólnie przez wszystkie trzy katedry – zachęcając do rozpowszechnienia tej informacji w środowisku naukowym Krakowa i nie tylko. W dalszej części spotkania o najnowszych osiągnięciach ostatniego roku krótko poinformowali przedstawiciele pozostałych uczelni krakowskich. W dyskusji poruszono też tematy organizacyjne i omówiono plany działalności OK PTM na kolejny rok. Najistotniejszym nadchodzącym wydarzeniem jest Zjazd Matematyków Polskich w roku 2019 z okazji 100-lecia założenia Polskiego Towarzystwa Matematycznego. Do organizacji tej prestiżowej konferencji zaproszone zostało całe matematyczne środowisko naukowe Krakowa. Trud organizacji spotkania noworocznego OK PTM w Uniwersytecie Ekonomicznym w Krakowie podjęli członkowie Polskiego Towarzystwa Matematycznego z Katedry Matematyki: prof. dr hab. Andrzej Malawski, dr Anna Gryglaszewska, dr Marta Kornafel, dr Agnieszka Rygiel oraz mgr Sebastian Baran.
GU Marta Kornafel .DWHGUD 0DWHPDW\NL
28 ǔ lǓǕm d 1!8A'$ ǏǍǎǓ
ǤǢ