2025/2026

Теория временных рядов

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент статистики и анализа данных

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 3 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Слаболицкий Илья Сергеевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

Временные ряды зачастую считаются одним из разделов эконометрики и рассматриваются в качестве эконометрического инструмента, используемого при анализе данных с временной структурой. Такой подход обычно не отвечает в полной мере на вопросы "почему и как работают временные ряды?". На курсе "Теория временных рядов" слушатели познакомятся с вероятностными и статистическими аспектами основных разделов классических временных рядов, а также изучат ряд продвинутых методов и моделей. Многие разделы курса сопровождаются демонстративными примерами (преимущественно на основе симулированных данных) в R

Цель освоения дисциплины

• знать модели основных финансовых временных рядов

Планируемые результаты обучения

• Convert ARIMA models to infinite order MA models
• Forecast with ARIMA models
• Identify and interpret an AR(1) model

Содержание учебной дисциплины

• Time Series Basics
• ARIMA models
• Non-stationary time series

Элементы контроля

• спринт 1
• спринт 2
• спринт 3
• проект

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 3rd module
  0.25 * спринт 2 + 0.25 * спринт 1 + 0.25 * спринт 3 + 0.25 * проект

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Time series analysis, Hamilton, J. D., 1994

Рекомендуемая дополнительная литература

• Time series models, Harvey, A. C., 1993

Авторы

• Слаболицкий Илья Сергеевич
• Рычкова Элла Николаевна