up

Эконометрика: анализ временных рядов

10 June 2022 - 31 December 2024 г.
The course has already started
309 days
Before the end of the enrollment
  • Russian

    course language

  • 5 weeks

    course duration

  • от 4 до 6 часов в неделю

    needed to educate

  • 1 credit points

    for credit at your university

Уважаемые слушатели, некоторые материалы данного курса доступны для ознакомительного просмотра. Чтобы получить доступ ко всем материалам курса, необходимо оплатить итоговую аттестацию.

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.

 

About

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.

Format

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.

Requirements

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.

Course program

  • 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

Formed competencies

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.

Education directions

Knowledge

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.

Skills

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.

Abilities

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

Отзывы о курсе

По окончании курса предлагается выполнить проект.

Гадасина Людмила Викторовна

Кандидат физико-математических наук
Position: доцент, заведующая Кафедрой информационных систем в экономике

Подкорытова Ольга Анатольевна


Position: доцент Кафедры экономической кибернетики

Скроботов Антон Андреевич


Position: научный сотрудник, направление экономика

Евстратчик Светлана Васильевна

Кандидат экономических наук
Position: доцент Кафедры экономической кибернетики

Certificate

Сертификат выдается при условии успешного выполнения контрольных заданий и финального проекта. Для успешного завершения курса необходимо набрать 60 %.

Programs, which includes this course

Similar courses