Анализ временных рядов-2

2024/2025

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Отдел сопровождения учебного процесса в магистратуре

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

1-й курс, 4 модуль

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.

Элементы контроля

• Проект
• Тесты на оценку
• Экзамен
• Тренировочные тесты

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 4th module
  0.3 * Проект + 0.2 * Тесты на оценку + 0 * Тренировочные тесты + 0.5 * 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

Авторы

• Вакуленко Елена Сергеевна