Описание:Анализ Временных Рядов (мастер)
Преподаватель: Деан Фантаццини
• Цели курса: Студенты должны получить знания об основных моделях временных рядов и навыки работы с временными рядами, постоенными на экономических и финансовых данных. Курс начинается со стационарных моделей авторегресии - скользящего среднего с одной переменной, переходит к нестационарным моделям, периодическим моделям. В конце курса вводится понятие моделей временных рядов с несколькими переменными. Особое внимание уделяется прикладным аспектам анализа временных рядов.
• Необходимые предварительные знания и умения: студенты должны быть знакомы с основными понятиями эконометрики, включая теорию вероятностей и линейную алгебру, метод наименьших квадратов, обобщенный метод наименьших квадратов и метод макмимального правдоподобия. Студентам понадобится знание статистического программного обеспечения (например Eviews, STATA, R и т.д.) для начала работы над исследовательским проектом. Eviews, как одно из наиболее популярных ПО для эконометрики, будет использовано в данном курсе.
• Основная литература:
– Cryer J.D. и K.S. Chan (2008), Time series analysis: With Applications in R, Springer, 2ое издание
– James D. Hamilton (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press
– Fumio Hayashi, (2000), Econometrics, Princeton University Press
– С. А. Айвазян (2001), Основы эконометрики, Юнити, Том 2
– Lutkepohl H., Kratzig M. (2004), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press
– Ruey Tsay (2002), Analysis of Financial Time Series, Wiley
– P. Franses and R. Paap (2004), Periodic Time Series Models, Oxford University Press
– Zivot, E., J. Wang (2005), Modeling Financial Time Series with S-PLUS, Springer
• Метод оценки: студенты должны сдать экзамен в конце курса, включающий теоретический и практический аспекты.