We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Time Series Analysis-1

2024/2025
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
Master's Programmes Curriculum Support
Course type:
Elective course
When:
1 year, 3 module

Instructor


Трофименко Илья Александрович

Программа дисциплины

Аннотация

Формат курса: онлайн с предварительно записанными лекциями и вебинарами в реальном времени. Продолжительность курса: 8-9 недель. Курс поделён на 8 тем, актуальная продолжительность может быть чуть больше 8 недель в зависимости от фактических темпов прохождения курса. Курс рассказывает прежде всего о прогнозировании одномерных временных рядов с помощью статистических моделей. Курс также кратко покрывает задачи построения признаков рядов, обнаружения структурных сдвигов и аномалий, разложения ряда на составляющие. Предполагается, что студенты знакомы с теорией вероятностей, математической статистикой и с эконометрикой. Из эконометрики требуется только знание множественной регрессии. В записанных скринкастах используется R, однако студенту знакомому с питоном не составит большого труда оценить аналогичные модели в питоне с помощью библиотеки sktime. При успешном окончании курса студент сможет решать практические задачи описанные в программе курса.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • При успешном окончании курса студент сможет решать практические задачи описанные в программе курса.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • При успешном окончании курса студент сможет решать практические задачи описанные в программе курса.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Разложение ряда на составляющие и признаки рядов
  • Тема 2. Аддитивные ETS модели, сравнение моделей
  • Тема 3. Вариации ETS модели
  • Тема 4. MA модель
  • Тема 5. AR и ARMA модели
  • Тема 6. SARIMA модель
  • Тема 7. Предикторы в ARIMA моделях
  • Тема 8. Обнаружение структурных сдвигов и аномалий
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Проект
  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Тесты
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 3rd module
    0.3 * Домашнее задание + 0.3 * Проект + 0.1 * Тесты + 0.3 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • 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. 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. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, 7(1).

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Эконометрика. Элементарные методы и введение в регрессионный анализ временных рядов, Носко, В. П., 2004

Авторы

  • Вакуленко Елена Сергеевна
  • Демешев Борис Борисович
  • Погорелова Полина Вячеславовна