III. Многопеременные временные ряды

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Модуль 2, 2005–2006
Профессор: Станислав Анатольев
Курс посвящен современному прикладному анализу временных рядов. Акцент будет сделан
как на конкретных классах моделей, так и на принципах моделирования. Будет дан обзор
различных процедур выбора модели. После этого мы изучим популярные модели динамики
условного среднего, такие как линейные AR- и VAR-модели, а также нелинейные модели:
модели с порогами, с плавными переходами, с Марковскими переключениями, и др. Также
будут затронуты вопросы стационарности и интегрированности, единичных корней и
коинтеграции. Далее будет разобрано моделирование условной дисперсии в рамках класса
ARCH-моделей. Наконец, мы рассмотрим некоторые методы, разработанные в последнее
время, такие как анализ структурных сдвигов, ретроспекция и мониторинг структурной
стабильности, и моделирование для высокочастотных данных, неравномерно рождающихся
во времени.
ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ ВОПРОСЫ
Курс включает использование опубликованных прикладных работ по временным рядам и
компьютерные занятия. Домашнее задание (50% итоговой оценки) состоит в выполнении
эмпирического анализа выбранного на свой вкус временного ряда (с одобрения лектора).
Данные из отечественных и иностранных источников могут быть получены по ссылкам,
размещенным на веб-странице курса. Экзамен (50% итоговой оценки) будет состоять из
вопросов по выданной заранее прикладной статье.
РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
Важные статьи будут розданы для чтения и обсуждения на семинарах, ссылки на другие
статьи будут вывешены на веб-странице курса. В статьях в основном изучается методология
исследований. Книги из списка главным образом посвящены технической стороне.

Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton

Franses, P. and D. van Dijk. Nonlinear Time Series Models in Empirical Finance, Cambridge

Enders, W. Applied Econometric Time Series, John Wiley

Maddala, G. and I.-M. Kim. Unit Roots, Cointegration and Structural Change, Cambridge
ПРОГРАММА
I.
Методология моделирования и выбор модели

Структурное и неструктурное моделирование временных рядов.

Моделирование среднего и моделирование дисперсии.

Выбор модели: диагностические тесты, информационные и предсказательные
критерии.

Методологии «от общего к частному» и «от частного к общему». Подгонка под
выборку.
II.
Однопеременные временные ряды: моделирование среднего

Стационарные AR-модели: свойства, оценивание, анализ, прогнозирование.

Стохастический и детерминистический тренды, тесты на единичные корни.

Нелинейное моделирование среднего во временных рядах: модели с порогами и с
плавными переходами. Модели с Марковскими переключениями.
III.
IV.
V.
Многопеременные временные ряды: моделирование среднего

Стационарные VAR-модели: свойства, оценивание, анализ и прогнозирование.

VAR-модели с элементами нелинейности.

Ложная регрессия и коинтеграционное соотношение.
Моделирование дисперсии

Класс ARCH-моделей: свойства, оценивание, анализ и прогнозирование.

Обобщения: IGARCH, ARCH-t, ARCD. Многопеременный GARCH.

Изменяющийся во времени риск и ARCH-M-модели.
Другие темы прикладного анализа временных рядов

Идентификация и тестирование структурных сдвигов.

Ретроспекция и мониторинг структурной стабильности.

Модели высокочастотных данных: ACD, UHF–GARCH.