• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2019/2020

Анализ временных рядов

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс по выбору (Экономика)
Направление: 38.03.01. Экономика
Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Язык: русский
Кредиты: 4

Программа дисциплины

Аннотация

В результате изучения курса студент осваивает основные понятия эконометрики в разделе "Анализ временных рядов"(Time Series Analysis), овладеет основным аппаратом эконометрического исследования (моделирования) временных рядов, научится применять его для решения конкретных задач. В результате освоения дисциплины студент будет:  Знать основные понятия и инструменты эконометрических методов исследования и моделирования ВР.  Знать методы построения эконометрических моделей, объектов, явлений и процессов.  Уметь анализировать во взаимосвязи экономические явления, процессы и институты.  Уметь анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических процессов.  Уметь осуществлять поиск информации по полученному заданию, сбор, анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач.  Уметь осуществлять выбор инструментальных средств для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализировать результаты расчетов и обосновывать полученные выводы.  Уметь строить на основе описания ситуаций теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты.  Уметь прогнозировать на основе стандартных теоретических и оцененных эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на микро- и макроуровне.  Владеть современной методикой построения эконометрических моделей  Владеть методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью теоретических и эконометрических моделей.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью изучения курса является освоение студентом основных понятий эконометрики в разделе "Анализ временных рядов", овладение основным аппаратом эконометрического исследования временных рядов, умение применять его для решения конкретных задач.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Оценивает параметры парных регрессионных моделей (вручную и с применением эконометрического пакета EViews). Интерпретирует результаты. Проверяет гипотезы.
  • Решает характеристическое уравнение.
  • Знает условия (слабой) стационарности, обратимости для AR-, MA-, ARMA-процессов
  • Умеет строить ACF и PACF по параметрам модели, находит параметры ряда по виду/значениям ACF-, PACF-функций.
  • Выбирает модель и оценивает ее параметры по реализации процесса.
  • Различает процессы на стационарные/не стационарные и последние на TSS/DSS
  • Понимает концепцию коинтеграции, причинности по Гренджеру, оценивает параметры ECM.
  • Знает вид и условия стационарности для модели VAR
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Временные ряды и случайные процессы
    Потребность в разумно простой модели для прогнозирования, интерпретации и проверки гипотез, связанных с экономическими временными рядами. Понятие случайного процесса. Случайные процессы стационарные в узком смысле и стационарные в широком смысле. Понятие об операторе запаздывания и его свойствах. Теорема Вольда.
  • Стохастические разностные уравнения
    Понятие решения разностного уравнения, различные способы построения решений. Характеристическое уравнение и его корни.
  • Обратимость и слабая стационарность случайных процессов
    Определение обратимого дискретного случайного процесса, условия обратимости дискретного случайного процесса. Определение слабо стационарного дискретного случайного процесса, условия слабой стационарности дискретного случайного процесса. Связь между слабой стационарностью случайных процессов и устойчивостью решения разностного уравнения. Примеры: процесс белого шума, процессы MA(q), AR(p) ARMA(p,q).
  • Автокорреляционная (ACF) и частная автокорреляционная (PACF) функции случайного процесса.
    Определения ACF и PACF случайного процесса. Система уравнений Юла-Уокера.
  • Методология моделирования и прогнозирования временных рядов Бокса-Дженкинса.
    Процедура Бокса – Дженкинса построения модели ARMA (4 этапа). Эргодические случайные процессы. Проверка гипотез о равенстве нулю автокорреляций и частных автокорреляций. Статистики Бокса – Пирса и Льюнга – Бокса. Оценивание моделей ARMA(p,q). Информационные критерии Акаике и Шварца. Тесты Бройша-Годфри, Харке-Бера Понятие об ARCH-тесте. Использование моделей ARMA(p,q) для прогнозирования. Дисперсия ошибки прогнозирования. Аддитивная и мультипликативная модели сезонности.
  • Моделирование нестационарных временных рядов
    Случайные процессы, являющиеся стационарными около детерминированного тренда, и стационарные в разностях случайные процессы. Процесс случайного блуждания (с дрейфом) и его автокорреляции. Модели ARIMA(p,d,q). Построение прогнозов для нестационарных временных рядов и поведение дисперсии ошибки прогнозирования в зависимости от выбранной модели. Методы удаления тренда. Тесты Дикки – Фуллера на наличие единичных корней; использование датчиков случайных чисел для составления статистических таблиц. Обобщенные тесты Дикки – Фуллера. Мощность тестов Дикки – Фуллера. Процедура Доладо-Дженкинсона-Сосвилла-Риверо. Случай нескольких единичных корней. Анализ временных рядов, содержащих структурные изменения.
  • Коинтеграционный анализ
    Кажущаяся регрессионная зависимость. Процедура Энгла-Гренджера и модель коррекции ошибками (ЕСМ).
  • Многомерные модели временных рядов
    Модели векторной авторегрессии: определение, условия стационарности. Причинность по Гренджеру. Векторные модели коррекции ошибками (VECM). Тестирование коинтеграции: понятие о тесте Йохансен
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Работа в аудитории
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.42 * Контрольная работа + 0.18 * Работа в аудитории + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Подкорытова О. А., Соколов М. В. - АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 2-е изд., пер. и доп. Учебное пособие для бакалавриата и магистратуры - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 267с. - ISBN: 978-5-534-02556-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/analiz-vremennyh-ryadov-433180

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Эконометрика - 2: продвинутый курс с приложениями в финансах: Учебник / С.А. Айвазян, Д. Фантаццини; Московская школа экономики МГУ им. М.В. Ломоносова (МШЭ). - М.: Магистр: НИЦ ИНФРА-М, 2014. - 944 с.: 70x100 1/32. (переплет) ISBN 978-5-9776-0333- - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/472607