Рабочая программа

Приложение к приказу первого проректора по учебной и научной работе

от________________№_______________

Правительство Российской Федерации

Санкт-Петербургский государственный университет

Р А Б О Ч А Я  П Р О Г Р А М М А

Дисциплины по выбору

ДВМ.04  Анализ временных рядов.

Наименование на английском языке

Time series analysis

Язык(и) обучения

________русский_________

Трудоёмкость (границы трудоёмкости) в зачетных единицах: _3__

Регистрационный номер рабочей программы: ______________

Санкт-Петербург

2016

Раздел 1.        Характеристики учебных занятий

1.1.        Цели и задачи учебных занятий

Целью учебной дисциплины является изучение теории и применение методов анализа временных рядов в эконометрике. Курс включает в себя такие темы, как одномерные стационарные и нестационарные модели, векторная авторегрессия и частотные методы. В курсе изучается метод моментов, а также метод максимального правдоподобия и Байесов подход. Основная часть задач берется из макроэкономических приложений.

1.2.        Требования к подготовленности обучающегося к освоению содержания учебных занятий (пререквизиты)

Для понимания материала дисциплины необходимы знания по курсам: линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика.

1.3.        Перечень результатов обучения (learning outcomes)

КП-03.7        Способность проверять адекватность модели

КП-03.8        Способность находить решения соответствующих оптимизационных задач

КП-03.9        Умение компьютерной реализации полученных решений

ПК-11                Способность работать в международных проектах по тематике специализации

ПК-13                Способность осознавать корпоративную политику в области повышения социальной ответственности бизнеса перед обществом, принимать участие в ее развитии

ПК-15                Способность реализации решений, направленных на поддержку социально-значимых проектов, на повышение электронной грамотности населения, обеспечение общедоступности информационных услуг

1.4.        Перечень активных и интерактивных форм учебных занятий

Интерактивные лекции в компьютерном классе; Использование электронного конспекта по курсу; Использование компьютеров для демонстрации решения некоторых задач; Коллективные обсуждения отдельных аспектов применения полученных знаний.                                                                                                        

Раздел 2.        Организация, структура и содержание учебных занятий

2.1.        Организация учебных занятий

2.1.1 Дисциплина по выбору

Трудоёмкость, объёмы учебной работы и наполняемость групп обучающихся
Период обучения (модуль)	Контактная работа обучающихся с преподавателем	Самостоятельная работа	Объём активных и интерактивных  форм учебных занятий	Трудоёмкость
лекции	семинары	консультации	практические занятия	лабораторные работы	контрольные работы	коллоквиумы	текущий контроль	промежуточная аттестация	итоговая  аттестация	под руководством преподавателя	в присутствии преподавателя	сам. раб. с использованием  методических материалов	текущий контроль (сам. раб.)	промежуточная аттестация (сам. раб.)	итоговая  аттестация (сам. раб.)
ОСНОВНАЯ ТРАЕКТОРИЯ
очная форма обучения
Семестр 4	12	10	2	4	8	6	2
5-7	5-7	5-7	5-7	5-7	5-7
ИТОГО	12	10	2	4	74	6	10	3

Формы текущего контроля успеваемости, виды промежуточной и итоговой аттестации
Период обучения  (модуль)	Формы текущего контроля успеваемости	Виды промежуточной аттестации	Виды итоговой аттестации (только для программ итоговой аттестации и дополнительных образовательных программ)
ОСНОВНАЯ ТРАЕКТОРИЯ
очная форма обучения
Семестр 4	Экзамен

2.2.  Структура и содержание учебных занятий

Курс по выбору        Основная траектория        Очная форма обучения

Период обучения (модуль): Семестр 4

№ п/п	Наименование темы (раздела, части)	Вид учебных занятий	Количество часов
1	Стационарные временные ряды 1. Стационарные временные ряды: AR, ARMA, предельная теорема для стационарных временных рядов, причинно-следственные связи, гетероскедастичность; 2. Анализ частотной области: спектры, фильтры, прообразы, непараметрические оценки; 3. Выбор наилучших моделей и информационные критерии.	Лекции	2
Семинары	2
2	Многомерный стационарный анализ 1. Вектор авторегрессии (VAR): определение, метод наименьших квадратов, максимального правдоподобия, причинность по Грейнджеру, импульсные функции отклика и дисперсии разложения; 2. Структурная векторная авторегрессия: идентификация, краткосрочные ограничения, долгосрочные ограничения; 3. Факторная модель и факторно-расширенная модель векторной авторегрессии (FAVAR): мотивация, основные компоненты, выбор количества статических и динамических факторов, структурная FAVAR, инструментальные переменные, регрессии с факторами.	Лекции	4
Семинары	4
3	Одномерные нестационарные процессы Асимптотическая теория эмпирических процессов; Одномерные единичные корни; Структурные разрывы и нелинейность: тестирование на наличие разрывов с известными и неизвестными исходными данными, множественные разрывы, оценка количества разрывов.	Лекции	4
Семинары	4
4	Многомерные нестационарные процессы 1. Многомерные единичные корни и коинтеграция: оценка коинтеграции отношений, каноническая форма; 2. Предельная теорема устойчивых  регрессоров (предсказание регрессии), коррекция Стэмбаха, условные процедуры.	Лекции	4
Семинары	2

Раздел 3.        Обеспечение учебных занятий

3.1.        Методическое обеспечение

3.1.1        Методические указания по освоению дисциплины

Литература из основного списка, тексты заданий, электронные дополнительные материалы

3.1.2        Методическое обеспечение самостоятельной работы

Пособия по курсу, электронные и печатные дополнительные материалы для обсуждения тем на семинарах

3.1.3        Методика проведения текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации и критерии оценивания

На первом занятии до сведения студентов доводится график текущего контроля их самостоятельной работы и критерии оценки знаний при текущем контроле успеваемости, а также сроки и условия заключительной (промежуточной) аттестации.

Показателями, характеризующими текущую учебную работу слушателей, являются:

1) активность работы на практических и семинарских занятиях;

2) оценка письменных заданий.

Форма текущего контроля: проверка обязательных домашних заданий.

Форма итогового контроля: экзамен. Чтобы получить оценку «отлично», магистрант должен выполнить контрольные работы, включающие в себя основные задачи из разделов 1-4, ответить без замечаний на вопросы по билету и на дополнительные вопросы от преподавателя во время экзамена. Чтобы получить оценку «хорошо», магистрант должен выполнить контрольные работы и ответить на вопросы по билету. Оценка «удовлетворительно» ставится, если магистрант ответил на вопрос по билету, но сдал контрольные работы не в полном объеме, выполненные с серьезными замечаниями. В процессе сдачи  экзамена показал знания только базовых определений и методов и не сумел продемонстрировать глубокого знания предмета.

3.1.4        Методические материалы для проведения текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации (контрольно-измерительные материалы, оценочные средства)

Примерный перечень вопросов для текущего контроля и зачета по всем модулям учебной дисциплины:

Стационарные временные ряды: AR, ARMA, предельная теория для стационарных временных рядов, причинно-следственные связи, гетероскедастичность; Анализ частотной области: спектры, фильтры, прообразы, непараметрическая оценка; Выбор наилучших моделей и информационные критерии; Вектор авторегрессии (VAR): определение, оценка: линейных квадратов, максимального правдоподобия, причинности по Грейнджеру, импульсных функций отклика и дисперсии разложения; Структурные VAR: идентификация, краткосрочные ограничения, долгосрочные ограничения;         Факторная модель и факторно-расширенная модель векторной авторегрессии (FAVAR): мотивация, основные компоненты, выбор количества статических и динамических факторов, структурная FAVAR, инструментальные переменные, регрессии с факторами; Асимптотическая теория эмпирических процессов; Одномерные единичные корни;         Структурные разрывы и нелинейность: тестирование на наличие разрывов с известными и неизвестными исходными данными, множественные разрывы, оценка количества разрывов; Многомерные единичные корни и коинтеграция.                                                

3.1.5        Методические материалы для оценки обучающимися содержания и качества учебного процесса

Анкета-отзыв. По каждому вопросу проставьте соответствующие оценки по шкале от 1 до 5 баллов (обведите выбранный Вами балл). В случае необходимости впишите свои комментарии.

1. Насколько Вы удовлетворены содержанием дисциплины в целом?

1  2  3  4  5 

Комментарий__________________________________________

2. Считаете ли Вы, что полученные знания могут быть полезны при последующей работе?

1  2  3  4  5

Комментарий___________________________________________

3. Были ли понятны задания для самостоятельной работы?

1  2  3  4  5 

Комментарий___________________________________________

4. Какой из модулей (разделов) дисциплины Вы считаете наиболее полезным,  ценным с точки зрения дальнейшего обучения и/или применения в последующей практической деятельности?

Комментарий____________________________________________

5. Что бы Вы предложили изменить в методическом и содержательном плане для совершенствования преподавания данной дисциплины?

Комментарий____________________________________________

                                                                                                       

3.2.        Кадровое обеспечение

3.2.1        Образование и (или) квалификация преподавателей и иных лиц, допущенных к проведению учебных занятий

К проведению учебных занятий должны привлекаться преподаватели,  обладающие соответствующим образованием, опытом в решении изучаемого класса задач и знаниями в области компьютерного программирования.

3.2.2  Обеспечение учебно-вспомогательным и (или) иным персоналом

Учебно-вспомогательный и инженерно-технический персонал должен иметь соответствующее образование, и обладать навыками организации работы с пользовательскими программными продуктами в локальной сети компьютерного класса и в Интернете

3.3.        Материально-техническое обеспечение

3.3.1        Характеристики аудиторий (помещений, мест) для проведения занятий

Для преподавания данного курса требуется, чтобы лекционная аудитория или компьютерный класс имели доску и проектор, подключенный к компьютеру преподавателя, для электронной презентации курса.

3.3.2        Характеристики аудиторного оборудования, в том числе неспециализированного компьютерного оборудования и программного обеспечения общего пользования

Для проведения занятий, которые требуют работы с программным обеспечением, необходимо, чтобы рабочие места преподавателя и студентов были оснащены оборудованием не ниже: Pentium |||-800/ОЗУ-256 Мб / Video-32 Мб / HDD 80 Гб / СD-ROM – 48x / Network adapter – 10/100/ Мбс / SVGA – 19”.

3.3.3        Характеристики специализированного оборудования

Не существует особых требований к специализированному оборудованию.

3.3.4        Характеристики специализированного программного обеспечения

В рамках курса предполагается использование пакетов Ms Excel версии 2007 и выше, MatLab версии 2007 и выше.

3.3.5        Перечень и объёмы требуемых расходных материалов

Фломастеры цветные, губки, бумага формата А4, канцелярские товары, картриджи принтеров, диски, флеш-накопители и др. в объёме, необходимом для организации и проведения занятий, по заявкам преподавателей, подаваемым в установленные сроки.

3.4.        Информационное обеспечение

3.4.1        Список обязательной литературы

1. Hamilton, James D. Time Series Analysis. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1994.

2. Brockwell, Peter, and Richard Davis. Time Series: Theory and Methods. New York, NY: Springer-Verlag, 1998.

3. Lьtkepohl, Helmut. Introduction to Multiple Time Series Analysis. New York, NY: Springer-Verlag, 1993.

3.4.2        Список дополнительной литературы

1. Canova, Fabio. Methods for Applied Macroeconomic Research. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2007.

2. DeJong, David, and Chetan Dave. Structural Macroeconometrics. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2007.

3. Hall, Peter, and C. C. Heyde. Martingale Limit Theory and Its Application. New York, NY: Academic Press, 1980.

4. Griliches, Zvi, and Michael Intriligator, eds. Handbook of Econometrics. Vol. 3. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier Science Publishing Company, 1986. 5. Veeh J. A. Lecture Notes on Actuarial Mathematics. 2006.

3.4.3        Перечень иных информационных источников

http://www. itl. nist. gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4.htm,

http://onlinelibrary. /journal/10.1111/(ISSN)1467-9892, http://uisrussia. msu. ru/docs/nov/hse_ejournal/hse_ejournal_index. htm, http://www. /help/stats/index. html

Раздел 4.        Разработчики программы

, кандидат физ.-мат. наук, доцент кафедры математической теории игр и статистических решений СПбГУ, e-mail: ekaterina. *****@***com.

, аспирант кафедры математической теории игр и статистических решений СПбГУ, e-mail: *****@***com.

, д. ф.-м. н., профессор кафедры математической теории игр и статистических решений СПбГУ, e-mail: l. *****@***ru