Министерство образования и науки Российской Федерации
Министерство образования и науки Кыргызской Республики
Кыргызско-Российский Славянский университет
Экономический факультет
УТВЕРЖДАЮ
Декан экономического факультета
_________________В. К. Гайдамако
"_____"__________________20__г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
Анализ временных рядов
Направление подготовки
080100.62 Экономика
Профиль подготовки
Математические методы в экономике
Квалификация (степень) выпускника
Бакалавр
Бишкек 2013
1. Цели освоения дисциплины
Научить студентов основным методам анализа временных рядов, дать представление о современном инструментарии эконометрического моделирования временных рядов, познакомить с практическим применением методов эконометрики при проведении научных и прикладных экономических исследований на основе экономической теории и реальных статистических данных, с использованием современных прикладных программ и вычислительной техники.
Задачи дисциплины:
· ознакомить студентов с целями анализа временных рядов;
· сформировать навыки анализа экономических процессов на основе эконометрических моделей временных рядов с использованием программного обеспечения ЭВМ;
· вооружить студентов пониманием важности использования анализа и прогнозирования временных рядов для стратегического планирования показателей макро - и микроэкономики.
2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата
Дисциплина «Анализ временных рядов» входит в вариативную часть профессионального цикла дисциплин ФГОС ВПО по направлению 080100.62 «Экономика».
Изучение дисциплины опирается на знания, навыки и умения, полученные при освоении курсов микроэкономики, макроэкономики, линейной алгебры, математического анализа и ряда дисциплин вариативной части математического цикла.
Общая трудоемкость дисциплины и виды работы
Вид учебной работы | Всего часов |
Лекции | 18 |
Лабораторные занятия | 36 |
Аудиторные занятия (всего) | 54 |
Самостоятельная работа студентов | 54 |
Курсовая работа | |
Зачет с оценкой | |
Общая трудоемкость | 108 |
Объем в зачетных единицах трудоемкости | 3 |
В соответствии учебным планом дисциплина изучается в 6 семестре 3 курса.
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
Знать:
· теоретические основы моделирования временных рядов;
· современные методы анализа и прогнозирования показателей временных рядов ;
· основные эконометрические модели временных рядов;
Уметь:
· собирать и готовить для анализа и моделирования данные, описывающие экономический процесс или явление во времени;
· проводить полный цикл исследования временного ряда: от графического представления данных до прогнозов на краткосрочный период;
· строить стандартные эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты.
Владеть:
· навыками анализа временных рядов;
· современными методами проведения исследований временных рядов;
· навыками самостоятельного пополнения своих знаний в области эконометрического моделирования временных рядов;
· навыками использования специализированного программного обеспечения для анализа и моделирования временных рядов
В процессе освоения дисциплины у студента развиваются следующие компетенции:
· способен анализировать социально-значимые проблемы и процессы, происходящие в обществе, и прогнозировать возможное их развитие в будущем (ОК-4);
· владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, имеет навыки работы с компьютером как средством управления информацией, способен работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-13);
· способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач (ПК-4);
· способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы (ПК-5);
· способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6);
· способен, используя отечественные и зарубежные источники информации, собрать необходимые данные, проанализировать их и подготовить информационный обзор и/или аналитический отчет (ПК-9);
· способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии (ПК-10);
· способен принять участие в совершенствовании и разработке учебно-методического обеспечения экономических дисциплин (ПК-15).
4. Структура и содержание дисциплины «Экономико-математическое моделирование»
4.1. Структура дисциплины
№ п/п | Раздел дисциплины | Семестр | Неделя семестра | Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах) | Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра). Форма промежуточной аттестации (по семестрам) | ||||
всего | ауд | лк | лб | СРС | |||||
1. | Cтруктура временного ряда | 6 | 1-7 | 42 | 21 | 7 | 14 | 21 | ДР, КР |
2. | Стационарность временных рядов | 6 | 8-14 | 42 | 21 | 7 | 14 | 21 | ДР, КР |
3. | Теория коинтеграции | 6 | 15-18 | 24 | 12 | 4 | 8 | 12 | ДР, КР, Тест |
Итого – по дисциплине | 18 | 108 | 54 | 18 | 36 | 54 | Зачет с оценкой |
4.2. Содержание дисциплины
Лекции
Лекционная часть | Неделя семестра | Кол-во часов | |
Раздел 1 | Структура временного ряда | ||
Тема 1 | Понятие временного ряда. Классификация временных рядов Цели и задачи курса. Понятие временного ряда. Классификация временных рядов: по времени (моментные, интервальные), по форме представления показателей (абсолютные, относительные, средние), по содержанию показателей (частные, агрегированные). Трудности сбора и обработки данных для формирования корректных временных рядов. Типы временных рядов. Структура временных рядов простейшие модели временных рядов (аддитивная и мультипликативная) [5-31] | 1 | 2 |
Тема 2 | Основная задача эконометрического исследования временного ряда Основные этапы анализа временного ряда. Понятие лага, автокорреляции и автокорреляционной функции. Коррелограмма. Выявление структуры временного ряда на основе коррелограммы. Максимальный порядок коэффициента автокорреляции | 3 | 2 |
Тема 3 | Моделирование тренда и сезонности Спецификация и параметризация тренда. Методы механического выравнивания (скользящего среднего, экспоненциального сглаживания), метод аналитического выравнивания уровней ряда. Аналитические функции тренда. Способ определения вида нелинейного тренда на основе конечных разностей. Алгоритм аналитического моделирования тренда и сезонности, использование фиктивных переменных сезона. Прогнозирование по моделям. | 5 | 2 |
Тема 4 | Структурные сдвиги временного ряда Стабильность временного ряда. Структурный сдвиг. Тест Чоу на стабильность временного ряда. Гипотеза, тестируемая тестом Чоу. Область применения теста Чоу. Интерпретация результатов теста Чоу | 7 | 1 |
Раздел 2 | Стационарность временного ряда | ||
Тема 1 | Введение в стационарность временных рядов Понятие стационарности временного ряда. Классификация временных рядов (строго стационарные, слабо стационарные, нестационарные). Признаки нестационарности временного ряда. Условия стационарности. Динамические модели временных рядов. Модель «Белый шум». | 7 | 1 |
Тема 2 | Основные линейные модели стационарных временных рядов Модели авторегрессионных процессов (Марковский, Юла, n-го порядка). Примеры (модель и график) некоторых авторегрессионных моделей первого порядка. Модели скользящего среднего. Теорема Вольда. | 9 | 2 |
Тема 3 | ARMA и ARIMA модели Бокса-Дженкинса ARMA(p, q) модель. Обнаружение нестационарности. (графический анализ временного ряда, аналитическая проверка условий стационарности). Обнаружение нестационарности на основе коррелограммы. Использование конечных разностей для приведения нестационарного ряда к стационарному. ARIMA(p, d,q) модель. Практические рекомендации определения порядка p и q в AR(p) MA(q) моделях. | 11 | 2 |
Тема 4 | Тест Дики-Фулера для проверки стационарности временного ряда Формальный метод обнаружения нестационарности на основе базовой модели. Статистика Дики-Фулера (DF). Процессы с константой и детерминированным трендом. Автокорреляция остатков. Расширенный тест Дики-Фулера (ADF). Выбор k-порядка AR – процесса в оцениваемой регрессии при использовании ADF теста. | 13 | 2 |
Раздел 3 | Элементы теории коинтеграции | ||
Тема 1 | Введение в теорию коинтеграции Понятие коинтеграции. Актуальность теории коинтеграции. Равновесные отношения. Условие существования коинтеграции между двумя временными рядами. Тестирование гипотезы о коинтеграции (Тест Дики-Фулера,). Алгоритм тестирования гипотезы о коинтеграции временных рядов на основе теста Дики-Фулера. | 15 | 2 |
Тема 2 | Модель коррекции ошибок Процесс коррекции ошибок. Общий вид модели коррекции ошибок (ECM). Простейшая модель ECM, p=q=0. Модель коррекции ошибок при известных продажах и затратах на рекламу | 17 | 2 |
Лабораторные занятия
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 |
Основные порталы (построено редакторами)