Магистратура
2023/2024
Анализ временных рядов-2
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс по выбору (Экономический анализ)
Направление:
38.04.01. Экономика
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
20
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Вакуленко Елена Сергеевна
Прогр. обучения:
Экономический анализ
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
16
Программа дисциплины
Аннотация
Материал курса предназначен для использования в дисциплинах, связанных с количественным анализом динамики экономических явлении, таких как, макроэкономика, прикладная макроэкономика, теория финансов. Может быть использован в спецкурсах по теории случайных процессов, математическим моделям в экономике, оптимальному управлению, статистическому прогнозированию, принятию решений в условиях неопределенности. Студенты научатся анализировать динамические ряды экономических и финансовых данных, строить многомерные модели, прогнозировать.
Цель освоения дисциплины
- В результате освоения материала курса студенты должны получить знания и навыки анализа многомерных временных рядов. Студенты должны уметь применять их в исследовании экономических процессов, а также понимать методы, идеи, результаты и выводы, встречаемые в большинстве экономических книг и статей.
Планируемые результаты обучения
- Студент должен освоить современные методы анализа многомерных временных рядов.
- Студент должен понимать содержательные различия данных перекрестных выборок и временных рядов и те специфические эконометрические проблемы, которые возникают при работе с данными этих типов.
- Студент должен приобрести навыки анализа и моделирования случайных процессов в рамках классов моделей ARDL, VARIMA, VECM, познакомиться с коинтеграционными моделями, моделями коррекции ошибок и авторегрессионными моделями с распределенными лагами, понимая область и границы их применения в экономике и финансах.
- Рассматриваемые методы и модели должны быть освоены студентом на практике с использованием реальных массивов экономических данных и современного эконометрического программного обеспечения.
Содержание учебной дисциплины
- Тема 1. Регрессионные динамические модели.
- Тема 2. Коинтеграция и модель коррекции ошибками.
- Тема 3. Модели векторной авторегрессии (VAR).
- Тема 4. Функции импульсных откликов.
- Тема 5. Структурная векторная авторегрессия (SVAR).
- Тема 6. Структурная векторная автогрегрессия (SVAR).
- Тема 7. Модели векторных коррекций ошибок (VECM).
- Тема 8. VAR с нестационарными регрессорами.
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 4 модуль0.2 * Проект + 0.2 * Тесты на оценку + 0 * Тренировочные тесты + 0.6 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- The econometric modelling of financial time series, Mills, T. C., 2004
- Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ Временных Рядов. Higher School of Economics Economic Journal Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1), 85. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.a.scn.025886.16537823
- Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.69D6F004
- Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsclk&AN=edsclk.16537823
- Канторович, Г. (2003). Лекции: Анализ Временных Рядов.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Econometric methods, Johnston, J., 1997
- Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., 2008