Кто читает:: Департамент экономики и анализа данных (Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород))

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 4-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Максимов Андрей Геннадьевич

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

В результате изучения курса студент осваивает основные понятия эконометрики в разделе "Анализ временных рядов"(Time Series Analysis), овладеет основным аппаратом эконометрического исследования (моделирования) временных рядов, научится применять его для решения конкретных задач. В результате освоения дисциплины студент будет: Знать основные понятия и инструменты эконометрических методов исследования и моделирования ВР. Знать методы построения эконометрических моделей, объектов, явлений и процессов. Уметь анализировать во взаимосвязи экономические явления, процессы и институты. Уметь анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических процессов. Уметь осуществлять поиск информации по полученному заданию, сбор, анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач. Уметь осуществлять выбор инструментальных средств для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализировать результаты расчетов и обосновывать полученные выводы. Уметь строить на основе описания ситуаций теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты. Уметь прогнозировать на основе стандартных теоретических и оцененных эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений на микро- и макроуровне. Владеть современной методикой построения эконометрических моделей. Владеть методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью теоретических и эконометрических моделей.

Цель освоения дисциплины

Целью изучения курса является освоение студентом основных понятий эконометрики в разделе "Анализ временных рядов", овладение основным аппаратом эконометрического исследования временных рядов, умение применять его для решения конкретных задач.

Планируемые результаты обучения

Выбирает модель и оценивает ее параметры по реализации процесса.
Знает вид и условия стационарности для модели VAR
Знает условия (слабой) стационарности, обратимости для AR-, MA-, ARMA-процессов
Оценивает параметры парных регрессионных моделей (вручную и с применением эконометрического пакета EViews). Интерпретирует результаты. Проверяет гипотезы.
Понимает концепцию коинтеграции, причинности по Гренджеру, оценивает параметры ECM.
Различает процессы на стационарные/не стационарные и последние на TSS/DSS
Решает характеристическое уравнение.
Умеет строить ACF и PACF по параметрам модели, находит параметры ряда по виду/значениям ACF-, PACF-функций.
Знакомство с современными задачами раздела TSA

Содержание учебной дисциплины

Временные ряды и случайные процессы
Стохастические разностные уравнения
Обратимость и слабая стационарность случайных процессов
Автокорреляционная (ACF) и частная автокорреляционная (PACF) функции случайного процесса.
Методология моделирования и прогнозирования временных рядов Бокса-Дженкинса.
Моделирование нестационарных временных рядов
Коинтеграционный анализ
Многомерные модели временных рядов
Современные прикладные задачи

Элементы контроля

Кр1
Активность
Оценка складывается из присутствия и активного поведения на занятиях; оценок блиц-проверочных работ, проводимых на занятиях; оценок за домашние задания
Экз
Задания в форме тестов и задач

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
0.25 * Активность + 0.25 * Кр1 + 0.5 * Экз

Список литературы

Авторы

Максимов Андрей Геннадьевич

Бакалаврская программа «Международный бакалавриат по бизнесу и экономике»

Анализ временных рядов

Преподаватель

Программа дисциплины