Бакалавриат
2020/2021
Эконометрика
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Экономика и статистика)
Направление:
38.03.01. Экономика
Кто читает:
Департамент статистики и анализа данных
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
4-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Преподаватели:
Родионова Лилия Анатольевна
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
Анализ различных статистических показателей, представленных временными рядами, стало неотъемлемой частью современных научных прикладных исследований во многих областях науки. Временная структура данных накладывает ограничения на используемые эконометрические модели в силу того, что временные данные упорядочены во времени и наблюдения в близкие моменты времени зависимы. В курсе Эконометрики будут подробно обсуждаться вопросы моделирования детерминированных составляющих временного ряда, стационарности процессов, адаптивные модели, модели ARIMA, моделирование сезонности, проблемы анализа нестационарных временных рядов и многомерных моделей. В предлагаемом курсе будет рассмотрено большое количество прикладных задач с использованием современных пакетов прикладных программ (Stata, Gretl).
Цель освоения дисциплины
- Целью освоения дисциплины Эконометрика является формирование у студентов научного представления о методах, моделях и приемах, позволяющих получать количественные выражения закономерностям экономической теории на базе экономической статистики с использованием математико-статистического инструментария анализа временных рядов.
- выработка у студентов навыков критического анализа различных источников информации о временных рядах
- подготовка студента к решению профессиональных задач в области анализа временных рядов
Планируемые результаты обучения
- Знать основные принципы и уметь использовать методы оценивания моделей ARMA/ARIMA, моделей с авторегрессионной условной гетероскедастичностью, уметь применять тесты единичного корня.
- Знать основные принципы и уметь использовать модели сезонных колебаний с фиктивными переменными, модели SARIMA, адаптивные сезонные модели временных рядов, применять тесты на сезонные единичные корни.
- Знать основные принципы и уметь использовать основные модели многомерных временных рядов: модели коинтеграции, модели коррекции ошибками, авторегрессионная модели распределенных лагов, модели векторной авторегрессии.
Содержание учебной дисциплины
- Тема10. Анализ одномерных временных рядовВведения в анализ временных рядов. Основные типы стационарных ARMA моделей. Модели нестационарных временных рядов. Тесты на единичные корни. Модели с авторегрессионной условной гетероскедастичностью.
- Тема11. Анализ и моделирование сезонных колебаний во временных рядахМоделирование сезонных колебаний с помощью гармонического анализа и фиктивных переменных. Сезонные модели SARIMA. Тесты на сезонные единичные корни. Адаптивные сезонные модели временных рядов
- Тема12. Основные модели многомерных временных рядовПонятие о коинтеграции. Авторегрессионная модель распределенных лагов. Векторная авторегрессия. Векторная модель коррекции ошибками.
Элементы контроля
- Активность на семинарах
- Текущие домашние работыТДР выполняются еженедельно, в группе по 2 человека и состоят из нескольких заданий по пройденной теме. На проверку отчет загружается в LMS.
- Самостоятельная работа 1СР1 и СР2 (Самостоятельные работы 1 и 2) выполняются на компьютерах в соответствии с требованиями. В итоге студенты представляют на проверку текстовый отчет и расчетный файл через LMS.
- Контрольная работа 1КР1 и КР2 (Контрольные работы 1 и 2) выполняются в форме аудиторной контрольной работы с решением теоретических, а также расчетных задач, не связанных с обработкой больших массивов данных, с использованием калькулятора.
- Самостоятельная работа 2СР1 и СР2 (Самостоятельные работы 1 и 2) выполняются на компьютерах в соответствии с требованиями. В итоге студенты представляют на проверку текстовый отчет и расчетный файл через LMS.
- Контрольная работа 2
- Активность на семинарах
- Текущие домашние работыТДР выполняются еженедельно, в группе по 2 человека и состоят из нескольких заданий по пройденной теме. На проверку отчет загружается в LMS.
- Самостоятельная работа 1СР1 и СР2 (Самостоятельные работы 1 и 2) выполняются на компьютерах в соответствии с требованиями. В итоге студенты представляют на проверку текстовый отчет и расчетный файл через LMS.
- Контрольная работа 1КР1 и КР2 (Контрольные работы 1 и 2) выполняются в форме аудиторной контрольной работы с решением теоретических, а также расчетных задач, не связанных с обработкой больших массивов данных, с использованием калькулятора.
- Самостоятельная работа 2СР1 и СР2 (Самостоятельные работы 1 и 2) выполняются на компьютерах в соответствии с требованиями. В итоге студенты представляют на проверку текстовый отчет и расчетный файл через LMS.
- Контрольная работа 2
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (2 модуль)0.05 * Активность на семинарах + 0.15 * Контрольная работа 1 + 0.15 * Контрольная работа 2 + 0.25 * Самостоятельная работа 1 + 0.25 * Самостоятельная работа 2 + 0.15 * Текущие домашние работы
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Enders, W. (2015). Applied Econometric Time Series (Vol. Fourth edition). Hoboken, NJ: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1639192
- Hamilton, J. D. . (DE-588)122825950, (DE-576)271889950. (1994). Time series analysis / James D. Hamilton. Princeton, NJ: Princeton Univ. Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.038453134
- 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
- Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., 2008
Рекомендуемая дополнительная литература
- Box, G. E. P., Reinsel, G. C., & Jenkins, G. M. (2008). Time Series Analysis : Forecasting and Control (Vol. 4th ed). Hoboken, N.J.: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=588017
- Bulakh, V., Kirichenko, L., & Radivilova, T. (2019). Time series classification based on fractal properties. https://doi.org/10.1109/DSMP.2018.8478532
- Chatfield, C., & Xing, H. (2019). The Analysis of Time Series : An Introduction with R (Vol. Seventh edition). Boca Raton, Florida: Chapman and Hall/CRC. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2110461
- Практика эконометрики: классика и современность : учебник для вузов, Берндт, Э. Р., 2005