Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2022/2023

Эконометрика временных рядов

Статус: Курс по выбору (Прикладная экономика и математические методы)
Направление: 38.04.01. Экономика
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Балагула Юрий Моисеевич, Скоробогатов Александр Сергеевич
Прогр. обучения: Прикладная экономика и математические методы
Язык: английский
Кредиты: 6
Контактные часы: 36

Course Syllabus

Abstract

Time series analysis is one of the natural extensions of Econometrics I and other corresponding econometrics related courses. The focus of the course is adopting and extending techniques and results from the baseline econometrics courses to the case of time series related theoretical and empirical problems
Learning Objectives

Learning Objectives

  • supposed to provide the students with a set of tools that are useful for both theoretical and empirical modeling of dynamic economic data coming in the form of both univariate and multivariate time series
  • content covers (but not limited to) an overview of the crucial theoretical results of contemporary time series econometrics and of the approaches towards empirical application of these results to empirical data and tasks, including estimation of dynamic economic models and practical forecasting.
Expected Learning Outcomes

Expected Learning Outcomes

  • students will be able to statistically describe and analyze various dynamic economic data coming in the form of time series
  • construct and analyze models of the corresponding economic processes, to construct relevant predictions of the data
Course Contents

Course Contents

  • Inroduction to the course
  • Stationarity
  • Linear modeling
  • Prediction
  • Stationary linear regression
  • Structural breaks and stability
Assessment Elements

Assessment Elements

  • non-blocking homework
  • non-blocking exam
Interim Assessment

Interim Assessment

  • 2022/2023 2nd module
    0.5 * homework + 0.5 * exam
Bibliography

Bibliography

Recommended Core Bibliography

  • Tsay, R. S. (2010). Analysis of Financial Time Series (Vol. 3rd ed). Hoboken, N.J.: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=334288

Recommended Additional Bibliography

  • 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
  • Tagliabracci, A. (2018). Essays on macroeconomic forecasting. Universitat Autònoma de Barcelona, 2018. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edstdx&AN=edstdx.10803.665202