Эконометрика: анализ временных рядов

Курс «Эконометрика: Анализ временных рядов» подготовлен сотрудниками
экономического факультета и Центра эконометрики и бизнес-аналитики Санкт-
Петербургского государственного университета.
Целью курса является обучение студентов современным методам
эконометрического моделирования одномерных временных рядов.
Задачами курса являются: формирование у студентов представления о
методологии эмпирического исследования и возможностях эконометрических
моделей и границ их применения, а также выработка навыков работы с
реальными экономическими данными.
Курс включает четыре модуля.
В первом модуле представлены основные определения, понятия и модели,
связанные с временными рядами.
Во втором модуле, посвященном методам анализа и прогнозирования
стационарных и интегрированных временных рядов, рассматриваются модели
ARMA и ARIMA.
Третий и четвертый модули посвящены теории нестационарных процессов, а
также методам тестирования гипотезы о нестационарности (или
стационарности) временного ряда.
Видеосюжеты курса содержат теоретический материал и разбор практических
кейсов. В дополнительных материалах слушатели могут найти практические
кейсы, выполненные в пакетах R, Stata и Gretl.
Курс содержит индивидуальный проект, выполнение которого позволит
закрепить и обобщить полученные знания.
Курс будет полезен бакалаврам, магистрантам, аспирантам, аналитикам данных
и всем интересующимся данной тематикой.

Форма обучения заочная (дистанционная). Еженедельные занятия будут включать просмотр тематических видеолекций, изучение дополнительных материалов и выполнение тестовых заданий с автоматизированной проверкой результатов, тестирование по пройденному материалу. Для получения сертификата необходимо выполнить все задания, тесты и выполнить финальный проект.

Этот курс может быть интересен бакалаврам, магистрантам и аспирантам высших учебных заведений, а также всем тем, кому интересна обозначенная тема. 
Потенциальным работникам курс позволит получить научно-обоснованную информацию, дающую конкурентное преимущество при собственном трудоустройстве.

• Модуль 1. Стационарные временные ряды
• Модуль 2. Методология Бокса-Дженкинса
• Модуль 3. Единичные корни: часть 1
• Модуль 4. Единичные корни: часть 2
• Модуль 5. Финальный проект

По окончании данного курса обучающийся будет знать:
1. основные методы эконометрического моделирования;
2. возможности эконометрических моделей и границы их применения;
3. основные определения, понятия и модели, связанные с временными рядами.

По окончании данного курса обучающийся будет уметь:
1. тестировать гипотезы о нестационарности временного ряда;
2. пользоваться методами анализа и прогнозирования стационарных и
интегрированных временных рядов.
3. пользоваться такими программными средствами, как R, Stata и Gretl.

По окончании данного курса обучающийся будет владеть:
1. методами анализа на модели ARMA и ARIMA;
2. навыками работы с реальными экономическими данными.
3. базовыми фактами, касающиеся оценивания основных числовых характеристик
(среднее, дисперсия, автокорреляционная и частная автокорреляционная функции)
стационарного временного ряда

ОПК-6: способность анализировать профессиональную информацию, выделять в ней главное, структурировать, оформлять и представлять в виде аналитических обзоров с обоснованными выводами и рекомендациями.

ПК-1: способен собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов.

ПК-4: способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач.

ПК-5: способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы.

ПК-6: способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты.

ПК-10: способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии.