Анализ временных рядов

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Департамент экономики и финансов

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

4-й курс, 2, 3 модуль

Преподаватель

Шенкман (Попова) Евгения Андреевна

Программа дисциплины

Аннотация

Цель курса - дать студентам теоретическое представление об основах моделирования временных рядов и продемонстрировать их применение на реальных данных. Этот курс смешанный. На практических занятиях они будут применять модели к макроэкономическим и финансовым данным. Курс начинается с изучения основ работы с данными временных рядов. В следующей части курса рассматриваются все базовые модели временных рядов, такие как ARIMA, SARIMA, ARCH и GARCH, VAR и VECM. В результате прохождения курса студент выполнит проект на реальных данных: подготовит данные для анализа, выберет подходящую модель, применит ее и интерпретирует результаты. Практическое занятие проводится на языке R.

Цель освоения дисциплины

• Формировать навыки анализа экономических данных в соответствии с поставленной задачей, включая проведение предварительного анализа данных
• Научить строить эконометрические модели временных рядов, адекватные исследовательскому вопросу, а также анализировать и интерпретировать полученные результаты
• Сформировать понимание ограничений и области применимости моделей временных рядов

Планируемые результаты обучения

• Знать основные понятия анализа одномерных временных рядов
• Уметь строить эконометрические модели одномерных временных рядов, соответствующие цели и задачам исследования
• Уметь строить эконометрические модели многомерных временных рядов, соответствующие цели и задачам исследования
• Знать основные понятия анализа многомерных временных рядов

Содержание учебной дисциплины

• Одномерные временные ряды
• Многомерные временные ряды

Элементы контроля

• Тест
• Экзамен
  Экзамен проводится в форме проекта, который может выполняться в группах не более чем из двух студентов. Студенты выполняют анализ данных временных рядов и представляют письменный отчёт. Затем на устной части экзамена они отвечают на теоретические вопросы по временным рядам, связанные с выполненной работой.
• Отчет

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 3rd module
  0.15 * Отчет + 0.15 * Отчет + 0.35 * Тест + 0.35 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Levendis, J. D. (2018). Time Series Econometrics : Learning Through Replication. Cham, Switzerland: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2016053
• Wei, W. W. S. (2019). Multivariate Time Series Analysis and Applications. Hoboken, NJ: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1995235
• Айвазян С. А. - Методы эконометрики - 978-5-9776-0153-5 - Магистр - 2022 - https://znanium.ru/catalog/product/1840468 - 1840468 - ZNANIUM
• Айвазян, С. А. Эконометрика - 2: продвинутый курс с приложениями в финансах : учебник / С. А. Айвазян, Д. Фантаццини. — Москва : Магистр : ИНФРА-М, 2024. — 944 с. - ISBN 978-5-9776-0333-1. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/2121617

Рекомендуемая дополнительная литература

• Bruce E. Hansen. (2017). Time series econometrics for the 21st century. The Journal of Economic Education, (3), 137. https://doi.org/10.1080/00220485.2017.1320610
• Klaus Neusser. (2016). Time Series Econometrics. Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.b.spr.sptbec.978.3.319.32862.1
• Lütkepohl, H., & Krätzig, M. (2004). Applied Time Series Econometrics. Cambridge, UK: Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=164387
• Tsay, R. S. (2013). Multivariate Time Series Analysis : With R and Financial Applications. Wiley.

Авторы

• Шенкман Евгения Андреевна
• Борисова Елена Феликсовна