Serwisy internetowe Uniwersytetu Warszawskiego | USOSownia - uniwersyteckie forum USOSoweNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Analiza Szeregów Czasowych z pakietem SAS

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1101-4`ASC Kod Erasmus / ISCED: 11.202 / (0542) Statystyka
Nazwa przedmiotu: Analiza Szeregów Czasowych z pakietem SAS
Jednostka: Wydział Fizyki
Grupy:
Punkty ECTS i inne: (brak)
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Założenia (opisowo): Studenci zainteresowani kursem powinni posiadać podstawową wiedzę ze statystyki matematycznej oraz ekonometrii. Umiejętność obsługi pakietu SAS nie jest wymagana, ale ułatwi uczestniczenie w zajęciach.
Skrócony opis:

Zajęcia przeznaczone są dla studentów, którzy chcą poznać podstawowe narzędzia służące do analizy szeregów czasowych. Studenci nauczą się technik dekompozycji szeregów czasowych, modelowania jednowymiarowych oraz wielowymiarowych szeregów czasowych.

Pełny opis:

Zajęcia przeznaczone są dla studentów, którzy chcą poznać podstawowe narzędzia służące do analizy szeregów czasowych. Studenci nauczą się technik dekompozycji szeregów czasowych, modelowania jednowymiarowych oraz wielowymiarowych szeregów czasowych. Poruszane będą zagadnienia regresji pozornej, rzędu integracji szeregu, procesów klasy ARIMA, klasy ARCH, przyczynowości w szeregach czasowych, kointegracji oraz mechanizmu korekty błędem. Zaprezentowane również będą techniki analizy modeli wielorównaniowych, w tym VAR i VECM.

Dodatkową wartością związaną z zajęciami jest praca w środowisku SAS, które charakteryzuje się szerokim zasięgiem biznesowym i naukowym.

Pełny opis:

1. Zajęcia organizacyjne, omówienie zasad zaliczenia.

2. Dekompozycja szeregów czasowych (dekompozycja w formie addytywnej i multiplikatywnej, metoda średniej ruchomej i wyrównywania wykładniczego, wygładzanie sezonowe szeregu czasowego, modele Holta i Holta-Wintersa, trendy wielomianowe).

3. Jednorównaniowe modele szeregów czasowych - modelowanie i prognozowanie (proces stochastyczny, proces deterministyczny, szereg czasowy, regresja pozorna, liczby pseudo-losowe, symulacje Monte-Carlo, eksperyment Newbolda-Davisa, silna i słaba stacjonarność, błądzenie losowe, biały szum, testy pierwiastków jednostkowych: DF/ADF, KPSS, funkcje ACF i PACF, proces AR(p) i MA(q), modele ARMA(p,q) i (S)ARIMA(p,d,q), kryteria jakości prognozy ex-post).

4. Modelowanie zmienności szeregów czasowych (stylizowane fakty: leptokurtyczność, efekty dźwigni, grupowanie zmienności, wariancja warunkowa vs. bezwarunkowa, procesy ARCH(q) i GARCH(p,q) oraz ich rozszerzenia).

5. Wielorównaniowe modele szeregów czasowych (współzależność w danych finansowych, modelowanie zależności długookresowych, kointegracja, test Johansena, modele ECM, testowanie przyczynowości w sensie Grangera, modele VAR i VECM, funkcje reakcji na szoki, dekompozycja wariancji na składowe szoków zmiennych endogenicznych).

22:02:2012

Literatura:

SAS: OnlineDoc

James Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994

William Greene, Econometric Analysis, Prentice Hall, 5th Ed., 2003

Efekty kształcenia:

Po odbyciu kursu, student powinien mieć ogólną wiedzę dotyczącą problemów związanych z analizą szeregów czasowych. W szczególności, powinien sobie zdawać sprawę z zagrożeń związanych z używaniem standardowych metod ekonometrycznych w przypadku, kiedy ich użycie nie jest usprawiedliwione. Dodatkowo, kurs powinien ułatwić studentowi dobór odpowiednich technik ekonometrycznych do różnych analiz związanych z szeregami czasowymi.

Metody i kryteria oceniania:

Podstawą zaliczenia jest obecność (30%) oraz rozwiązanie zadań zaliczeniowych (70%). Zaliczenie odbędzie się na ostatnich zajęciach – studenci otrzymają zestaw problemów tematycznie nawiązujących do przerobionego w trakcie kursu materiału. Oceniany będzie kod SASa, który student wygeneruje, jako rozwiązanie otrzymanego problemu.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.