38.03.01.11 Б3.В.ОД.1 Анализ временных рядов

10
10
6
6
Лекции
Модуль 1. «Временные ряды. Тренд и сезонность»
Реализуемые
компетенции
Кол. час
2433
2429
Вид занятия, модуль, тема и краткое содержание
Методы
Неделя
в том числе в
интерактивно
й форме, час.
1.
Цели и задачи дисциплины
1.1.
Цель, задачи дисциплины, ее место в подготовке бакалавра, специалиста (с учетом требований ФГОС)
Прогнозирование социально-экономического развития является важнейшим разделом экономической науки,
призванным обеспечить государственные органы власти, общественность и субъекты экономической деятельности
информацией о развитии экономики, а также связанных с ней социальных процессах. Целью изучения дисциплины
является выработка у студентов навыков в сборе, обработке статистических данных и построении прогнозов динамики
экономических явлений и процессов. Задачи изучаемой дисциплины: научить студентов применять статистические
методы для прогнозирования развития предприятий, различных отраслей и экономики в целом, в приобретении
навыков систематизации и обработки экономической информации с использованием пакетов прикладных программ
статистического анализа и прогнозирования.
1.2.
Требования к уровню усвоения дисциплины
Обучающийся должен знать роль прогнозирования в управленческой деятельности, виды используемого для
составления прогнозов инструментария и алгоритмы его использования
Обучающийся должен уметь решать задачи расчета прогнозов конкретных экономических процессов и явлений.
Обучающийся должен владеть практическими навыками сбора данных, представленных в виде временных рядов;
навыками построения многовариантных прогнозов динамики социально-экономических явлений и процессов;
практическими навыками построения и интерпретации моделей временных рядов
У обучающегося должны быть сформированы следующие профессиональные компетенции (ПК):
− способен собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета экономических и социальноэкономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов (ПК-1);
− способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических
задач (ПК-4);
− способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и
эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6);
− способен, используя отечественные и зарубежные источники информации, собрать необходимые данные
проанализировать их и подготовить информационный обзор и/или аналитический отчет (ПК-9);
− способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и
информационные технологии (ПК-10)
1.3.
Связь с другими дисциплинами учебного плана
Перечень действующих дисциплин с указанием разделов (тем)
Перечень последующих дисциплин, видов работ
Математический анализ, Линейная алгебра, Теория
Выпускная квалификационная работа
вероятностей и математическая статистика, Основы
статистического оценивания, Анализ данных и
инструментальные методы статистики, Эконометрика, Методы
анализа нечисловой информации, Методы выборочных
обследований, Инструменты обработки выборочных данных
Многомерные статистически методы, Прикладной
многомерный статистический анализ, Эконометрическое
моделирование в управлении рисками
2.
Содержание дисциплины, способы и методы учебной деятельности преподавателя
Методы обучения – система последовательных, взаимосвязанных действий, обеспечивающих усвоение содержания
образования, развитие способностей студентов, овладение ими средствами самообразования и самообучения;
обеспечивают цель обучения, способ усвоения и характер взаимодействия преподавателя и студента; направлены на
приобретение знаний, формирование умений, навыков, их закрепление и контроль.
Монологический (изложение теоретического материала в форме монолога)
М
Показательный (изложение материала с приемами показа)
П
Диалогический (изложение материала в форме беседы с вопросами и ответами)
Д
Эвристический (частично поисковый) (под руководством преподавателя студенты рассуждают, решают
Э
возникающие вопросы, анализируют, обобщают, делают выводы и решают поставленную задачу)
Проблемное изложение (преподаватель ставит проблему и раскрывает доказательно пути ее решения)
ПБ
Исследовательский (студенты самостоятельно добывают знания в процессе разрешения проблемы, сравнивая
И
различные варианты ее решения)
Программированный (организация аудиторной и самостоятельной работы студентов осуществляется в ПГ
индивидуальном темпе и под контролем специальных технических средств)
Другой метод, используемый преподавателем (формируется самостоятельно), при этом в п.п. 2.1.-2.4. дается его
наименование, необходимые пояснения
Приведенные в таблице сокращения обозначения педагогических методов используются составителем Рабочей
программы для заполнения п.п. 2.1., 2.2. и 2.3. в столбце «Методы».
2.1.
Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) – очная форма обучения
Тема «Моделирование тенденции развития».
Модели кривых роста. Сглаживание с помощью скользящих средних.
Определение порядка аппроксимирующего полинома с помощью метода
последовательных разностей. Проверка адекватности и точности моделей
временного ряда
Тема «Прогнозирование периодических колебаний».
Методы выделения сезонных колебаний. Методы спектрального анализа для
исследования периодических колебаний.
М, П,
ПК-1,
ПК-4,
ПК-6,
ПК-9,
ПК-10
М, П,
ПБ
2
Тема «Адаптивные методы прогнозирования».
Сущность адаптивных методов. Экспоненциальное сглаживание. Адаптивные
многопараметрические модели. Учет сезонности.
М, П,
ПБ
ПК-1,
ПК-4,
ПК-6,
ПК-9,
ПК-10
ПК-1,
ПК-4,
ПК-6,
ПК-9,
ПК-10
4
4
Модуль 2. «Модель Бокса-Дженкинса»
2
2
Тема «Модель авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего».
Модель
Бокса-Дженкинса.
Модель
скользящего
среднего.
Модель
авторегрессии-скользящего среднего. Прогнозирование на основе модели
авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего.
М, П,
ПБ
3233
2
2
Тема «Нестационарные временные ряды и тестирование на стационарность».
Нестационарные временные ряды и тестирование на стационарность.
М, П,
ПБ
2433
2429
2425
20
20
12
12
Модуль 1. «Временные ряды. Тренд и сезонность»
4
4
М, Э,
И
ПК-1,
ПК-4,
ПК-6,
ПК-9,
ПК-10
2627
4
4
Тема «Моделирование тенденции развития».
Модели кривых роста. Сглаживание с помощью скользящих средних.
Определение порядка аппроксимирующего полинома с помощью метода
последовательных разностей. Проверка адекватности и точности моделей
временного ряда
Тема «Прогнозирование периодических колебаний».
Методы выделения сезонных колебаний. Методы спектрального анализа для
исследования периодических колебаний.
М, Э,
И
2829
4
4
Тема «Адаптивные методы прогнозирования».
Сущность адаптивных методов. Экспоненциальное сглаживание. Адаптивные
многопараметрические модели. Учет сезонности.
М, Э,
И
ПК-1,
ПК-4,
ПК-6,
ПК-9,
ПК-10
ПК-1,
ПК-4,
ПК-6,
ПК-9,
ПК-10
3033
3031
8
8
Модуль 2. «Модель Бокса-Дженкинса»
4
4
Тема «Модель авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего».
Модель
Бокса-Дженкинса.
Модель
скользящего
среднего.
Модель
авторегрессии-скользящего среднего. Прогнозирование на основе модели
авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего.
М, Э,
И
3233
4
4
Тема «Нестационарные временные ряды и тестирование на стационарность».
Нестационарные временные ряды и тестирование на стационарность.
М, Э,
И
2425
2
2
2627
2
2
2829
2
3033
3031
ПК-1,
ПК-4,
ПК-6,
ПК-9,
ПК-10
ПК-1,
ПК-4,
ПК-6,
ПК-9,
ПК-10
Практические занятия /семинары
ПК-1,
ПК-4,
ПК-6,
ПК-9,
ПК-10
ПК-1,
ПК-4,
ПК-6,
ПК-9,
ПК-10
2
1
Лекции
Тема «Моделирование тенденции развития».
Модели кривых роста. Сглаживание с помощью скользящих средних.
Определение порядка аппроксимирующего полинома с помощью метода
последовательных разностей. Проверка адекватности и точности моделей
временного ряда
М, П
Реализуемые
компетенции
Вид занятия, модуль, тема и краткое содержание
Методы
в том числе
в
интерактивн
ой форме,
час.
Кол. час
Неделя
Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) – Заочная форма обучения (5 лет)
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
1
2
1
2
1
2
1
2
1
Тема «Прогнозирование периодических колебаний».
Методы выделения сезонных колебаний. Методы спектрального анализа для
исследования периодических колебаний.
Тема «Модель авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего».
Модель Бокса-Дженкинса. Модель скользящего среднего. Модель
авторегрессии-скользящего среднего. Прогнозирование на основе модели
авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего.
Практические занятия
Тема «Моделирование тенденции развития».
Модели кривых роста. Сглаживание с помощью скользящих средних.
Определение порядка аппроксимирующего полинома с помощью метода
последовательных разностей. Проверка адекватности и точности моделей
временного ряда
Тема «Прогнозирование периодических колебаний».
Методы выделения сезонных колебаний. Методы спектрального анализа для
исследования периодических колебаний.
Тема «Модель авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего».
Модель Бокса-Дженкинса. Модель скользящего среднего. Модель
авторегрессии-скользящего среднего. Прогнозирование на основе модели
авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего.
Реализуемые
компетенции
Методы
в том числе
в
интерактивн
ой форме,
час.
Кол. час
Неделя
2
Вид занятия, модуль, тема и краткое содержание
Э, И
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
Д, И
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
Э, И, Д
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
Э, И
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
Д, Э
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
2
2
2
1
1
1
2
1
2
1
2
2.2.
1
Лекции
Тема «Моделирование тенденции развития».
Модели кривых роста. Сглаживание с помощью скользящих средних.
Определение порядка аппроксимирующего полинома с помощью метода
последовательных разностей. Проверка адекватности и точности моделей
временного ряда
Тема «Прогнозирование периодических колебаний».
Методы выделения сезонных колебаний. Методы спектрального анализа для
исследования периодических колебаний.
Тема «Модель авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего».
Модель Бокса-Дженкинса. Модель скользящего среднего. Модель
авторегрессии-скользящего среднего. Прогнозирование на основе модели
авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего.
Практические занятия
Тема «Моделирование тенденции развития».
Модели кривых роста. Сглаживание с помощью скользящих средних.
Определение порядка аппроксимирующего полинома с помощью метода
последовательных разностей. Проверка адекватности и точности моделей
временного ряда
Тема «Прогнозирование периодических колебаний».
Методы выделения сезонных колебаний. Методы спектрального анализа для
исследования периодических колебаний.
Тема «Модель авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего».
Модель Бокса-Дженкинса. Модель скользящего среднего. Модель
авторегрессии-скользящего среднего. Прогнозирование на основе модели
авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего.
Самостоятельная работа студента – очная форма обучения
Реализуемые
компетенции
Вид занятия, модуль, тема и краткое содержание
Методы
в том числе в
интерактивно
й форме, час.
Кол. час
Неделя
Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) – Заочная форма обучения (3г06м)
М, П
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
Э, И
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
Д, И
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
Э, И, Д
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
Э, И
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
Д, Э
ПК-1, ПК4, ПК-6,
ПК-9, ПК10
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к практическим и
лабораторным занятиям
Тема «Моделирование тенденции развития».
Вопросы к практическим занятиям:
1. Как проверить существование неслучайной составляющей у временного ряда?
2. Какие методы выделения тренда вы знаете? Когда они применяются? Каковы их
достоинства и недостатки?
3. Как определить порядок аппроксимирующего полинома при выделении неслучайной
составляющей?
4. В чем суть метода кривых роста?
5. Какие виды кривых роста вы знаете?
6. В чем суть метода скользящих средних? Каковы его недостатки?
7. В чем специфика аппроксимации m первых и последних точек временного ряда при
использовании метода скользящих средних?
8. В чем суть эффекта Слуцкого-Юла?
9. Какие требования предъявляются к остаткам адекватной модели временного ряда?
10. Какие показатели качества модели и прогноза вам известны?
Тема. «Прогнозирование периодических колебаний».
Вопросы к практическим занятиям:
1. Как оценить сезонность в модели временного ряда??
2. Как с помощью фиктивных переменных оценить сезонные колебания, структурные
сдвиги?
3. В чем суть подхода сезонной декомпозиции X-11?
4. Как соотносятся понятия выборочного спектра, автокорреляционной функции и
спектрального окна?
Тема. «Адаптивные методы прогнозирования».
Вопросы к практическим занятиям:
1. В чем отличие адаптивных методов прогнозирования от остальных?
2. В каких случаях оправданно применение метода экспоненциального сглаживания?
3. Как повысить точность прогнозирования с использованием адаптивных моделей?
4. Объясните, как выбирается параметр сглаживания?
5. В чем преимущества моделей Тейла-Вейджа и Хольта-Уинтерса?
Тема. «Модель авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего».
Вопросы к практическим занятиям:
1. Модели авторегрессии. Как осуществляется идентификация параметров модели
авторегрессии?
2. Модели скользящего среднего. Как осуществляется идентификация параметров
модели скользящего среднего?
3. В чем смысл использования моделей авторегрессии-скользящего среднего?
4. Для чего используется модель Бокса-Дженкинса?
5. Как подобрать порядок дифференцирования в модели Бокса-Дженкинса?
6. В каком случае MA(2) процесс стационарен и обратим?
7. В каком случае AR(p) процесс стационарен?
Тема 5. «Нестационарные временные ряды и тестирование на стационарность».
Вопросы к практическим занятиям:
1. При каком условии авторегрессионный процесс AR(1) стационарен?
2. При каком условии процесс скользящего среднего стационарен?
3. В чем отличие TS и DS временных рядов?
4. В чем состоит тест Дики-Фуллера?
5. Какой ряд называется интегрированным?
24-25
10
26-27
10
28-29
12
30-31
22
32-33
16
24-33
8
Темы и вопросы, определяемые преподавателем с учетом интересов студента
33
36
Подготовка к экзамену
Самостоятельная работа студента – заочная форма обучения (5г 00м)
Реализуемые
компетенции
Кол. час
Неделя
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к практическим и
лабораторным занятиям; тематика рефератной работы; курсовые работы и проекты,
контрольные, рекомендации по использованию литературы и ЭВМ и др.
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
26
43
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к практическим и
лабораторным занятиям
Тема «Моделирование тенденции развития».
Вопросы к практическим занятиям:
1. Как проверить существование неслучайной составляющей у временного ряда?
2. Какие методы выделения тренда вы знаете? Когда они применяются? Каковы их
достоинства и недостатки?
3. Как определить порядок аппроксимирующего полинома при выделении неслучайной
составляющей?
4. В чем суть метода кривых роста?
5. Какие виды кривых роста вы знаете?
6. В чем суть метода скользящих средних? Каковы его недостатки?
7. В чем специфика аппроксимации m первых и последних точек временного ряда при
использовании метода скользящих средних?
8. В чем суть эффекта Слуцкого-Юла?
9. Какие требования предъявляются к остаткам адекватной модели временного ряда?
10. Какие показатели качества модели и прогноза вам известны?
Тема. «Прогнозирование периодических колебаний».
Вопросы к практическим занятиям:
1. Как оценить сезонность в модели временного ряда??
2. Как с помощью фиктивных переменных оценить сезонные колебания, структурные
сдвиги?
3. В чем суть подхода сезонной декомпозиции X-11?
4. Как соотносятся понятия выборочного спектра, автокорреляционной функции и
спектрального окна?
Тема. «Модель авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего».
Вопросы к практическим занятиям:
1. Модели авторегрессии. Как осуществляется идентификация параметров модели
авторегрессии?
2. Модели скользящего среднего. Как осуществляется идентификация параметров
модели скользящего среднего?
3. В чем смысл использования моделей авторегрессии-скользящего среднего?
4. Для чего используется модель Бокса-Дженкинса?
5. Как подобрать порядок дифференцирования в модели Бокса-Дженкинса?
6. В каком случае MA(2) процесс стационарен и обратим?
7. В каком случае AR(p) процесс стационарен?
28
Темы и вопросы, определяемые преподавателем с учетом интересов студента
9
Подготовка к экзамену
Реализуемые
компетенции
Кол. час
Неделя
26
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к практическим и
лабораторным занятиям; тематика рефератной работы; курсовые работы и проекты,
контрольные, рекомендации по использованию литературы и ЭВМ и др.
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
26
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к практическим и
лабораторным занятиям; тематика рефератной работы; курсовые работы и проекты,
контрольные, рекомендации по использованию литературы и ЭВМ и др.
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к практическим и
лабораторным занятиям
Тема «Моделирование тенденции развития».
Вопросы к практическим занятиям:
1. Как проверить существование неслучайной составляющей у временного ряда?
2. Какие методы выделения тренда вы знаете? Когда они применяются? Каковы их
достоинства и недостатки?
3. Как определить порядок аппроксимирующего полинома при выделении неслучайной
составляющей?
4. В чем суть метода кривых роста?
5. Какие виды кривых роста вы знаете?
6. В чем суть метода скользящих средних? Каковы его недостатки?
7. В чем специфика аппроксимации m первых и последних точек временного ряда при
Реализуемые
компетенции
Кол. час
Неделя
Самостоятельная работа студента – заочная форма обучения (3г 06м)
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
43
использовании метода скользящих средних?
8. В чем суть эффекта Слуцкого-Юла?
9. Какие требования предъявляются к остаткам адекватной модели временного ряда?
10. Какие показатели качества модели и прогноза вам известны?
Тема. «Прогнозирование периодических колебаний».
Вопросы к практическим занятиям:
1. Как оценить сезонность в модели временного ряда??
2. Как с помощью фиктивных переменных оценить сезонные колебания, структурные
сдвиги?
3. В чем суть подхода сезонной декомпозиции X-11?
4. Как соотносятся понятия выборочного спектра, автокорреляционной функции и
спектрального окна?
Тема. «Модель авторегрессии-проинтегрированного скользящего среднего».
Вопросы к практическим занятиям:
1. Модели авторегрессии. Как осуществляется идентификация параметров модели
авторегрессии?
2. Модели скользящего среднего. Как осуществляется идентификация параметров
модели скользящего среднего?
3. В чем смысл использования моделей авторегрессии-скользящего среднего?
4. Для чего используется модель Бокса-Дженкинса?
5. Как подобрать порядок дифференцирования в модели Бокса-Дженкинса?
6. В каком случае MA(2) процесс стационарен и обратим?
7. В каком случае AR(p) процесс стационарен?
28
Темы и вопросы, определяемые преподавателем с учетом интересов студента
9
Подготовка к экзамену
Реализуемые
компетенции
Кол. час
Неделя
26
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к практическим и
лабораторным занятиям; тематика рефератной работы; курсовые работы и проекты,
контрольные, рекомендации по использованию литературы и ЭВМ и др.
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
ПК-1, ПК-4,
ПК-6, ПК-9,
ПК-10
2.3. Интерактивные технологии и инновационные методы, используемые в образовательном процессе
Основаны на использовании современных достижений науки и информационных технологий. Направлены на
повышение качества подготовки путем развития у студентов творческих способностей и самостоятельности (методы
проблемного обучения, исследовательские методы, тренинговые формы, рейтинговые системы обучения и контроля
знаний и др.). Нацелены на активизацию творческого потенциала и самостоятельности студентов и могут
реализовываться на базе инновационных структур (научных лабораторий, центов, предприятий и организаций и др.).
Краткое описание и примеры, использования в темах и разделах, место
№ Наименование основных форм
Часы
проведения
Для осуществления моделирования на реальных выборочных данных
используются
информационные
массивы
Росстата
(www.gks.ru),
http://www.expert.ru/macro/ а также временные ряды Russian Economic Trends
и временные ряды финансовых показателей с сайтов:
http://www.dowjones.com/
http://finance.yahoo.com/
Использование
http://www.rbc.ru/
1.
информационных ресурсов и
http://www.fxclub.org/
баз данных
http://xforex.nm.ru/
http://www.bullbear.msm.ru/rus/index_r.html
База данных используется как на практических занятиях, так и при
самостоятельной работе студентов.
Для работы с информационным ресурсом используется компьютерный класс
и пакет прикладных программ Eviews.
Применение электронного мультимедийного учебника доступного в сети
Интернет www.statsoft.ru/home/portal/ осуществляется при изучении всех тем
Применение
электронных
дисциплины.
2.
мультимедийных учебников и
Сайт разработчика Eviews www.eviews.com содержит также информацию о
учебных пособий
пакете.
Также используются материалы prognoz.org.
Ориентация содержания на Содержание дисциплины ориентируется на образовательную программу
лучшие
отечественные НИУ Высшая школа экономики.
3.
аналоги
образовательных
программ
4.
Применение
На базе научно-образовательного кружка кафедры МСЭиАР осуществляется
№
Наименование основных форм
предпринимательских идей в
содержании курса
5.
Использование
проблемноориентированного
междисциплинарного подхода
к изучению наук
6.
Применение
активных
методов обучения, на основе
опыта и др.
7.
Деловая игра
8.
Разбор конкретных ситуаций
Краткое описание и примеры, использования в темах и разделах, место
проведения
решение предпринимательских задач, востребованных практикой, с
применением прикладного статистического анализа.
Для закрепления полученных теоретических и практических знаний студенты
рецензируют в качестве одного из домашних заданий одну из недавних
публикаций в научных журналах, препринты.
Вариант задания может выглядеть примерно так.
Напишите рецензию на представленную статью. 1) Рассматривает ли данная
статья интересные вопросы? 2) Насколько обоснованы ответы авторов на
данные вопросы? 3) Знакомы ли авторы с литературой по данному вопросу?
4) Проводится ли теоретический анализ в данной статье и является ли теория
оригинальной? 5) Проводится ли эмпирический анализ и является ли
эмпирический анализ оригинальным? 6) Используют ли авторы подходящие
данные? 7) Как необходимо авторам улучшить анализ?
Используются интерактивные методы обучения: творческие задания; работа
в малых группах; обучающие деловые игры; изучение и закрепление нового
материала (интерактивная лекция, работа с наглядными пособиями, видео- и
аудиоматериалами, сократический диалог); обсуждение сложных и
дискуссионных вопросов и проблем.
Проводится как игровая форма выполнения и защиты одного из домашних
заданий по дисциплине с целью закрепления у студентов этапов и навыков
прикладного эконометрического анализа, начиная с постановки задачи, затем
спецификации модели, идентификации параметров модели и заканчивая
выводами и рекомендациями для принятия решений; а также развитие
творческого (критического) подхода к исследованию экономических
процессов. Результатом игры является постановка и решение конкретной
практической экономической задачи с помощью многомерных методов с
интерпретацией результатов и формулировкой выводов. Студенты
разбиваются на 4 группы по 5-6 человек, выбирают руководителей групп.
Каждая группа получает собственное задание, суть которого определяется
ролью группы в процессе решения поставленной задачи. Решение задачи
соответствует этапам моделирования. Группа с предшествующим номером
должна сообщить в определенной форме результаты своей работе группе с
последующим номером в качестве начального задания. В соответствии с
заданием руководители групп распределяют работу между членами группы.
Разбор примеров применения эконометрических методов в социальноэкономических исследованиях из имеющихся на сайте www.statsoft.ru и/или
обсуждаемых в книге Берндта Е.
Часы
4
10
10
6
3. Средства обучения
3.1. Информационно-методические
№
Перечень основной и дополнительной литературы, методических разработок; с указанием наличия в библиотеке
Основная литература:
1.
Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М., ЮНИТИ, 1998. – 1022 с.
49
2.
Эконометрика: Учеб. пособие /Под ред. И.И.Елисеевой. − М.: Финансы и статистика, 2003. – 344 с.
126
3.
Арженовский С.В. Методы социально-экономического прогнозирования. М. Дашков и К., 2008. – 236 с.
100
Дополнительная литература:
1.
Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. − М.: Мир, 1976. – 674 с.
1
Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление: Пер. с англ. М.: Мир, 1974. − Вып.
2.
1
1, 2. – 546 с.
Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: Учеб. пособие. − М.: ЮНИТИ, 2003. – 206 с.
1
3.
Кендэл М. Временные ряды: Пер. с англ. − М.: Финансы и статистика, 1981. – 403 с.
1
Кильдишев Г. С., Френкель А. А. Анализ временных рядов и прогнозирование. − М.: Статистика, 1973. – 206
4.
1
с.
Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. − М.: Финансы и
5.
1
статистика, 2003. – 345 с.
Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 150
6.
1
с.
7.
Носко В.П. Эконометрика. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М. ИЭПП. 2002. – 211 с.
5
8.
Рабочая книга по прогнозированию. – М.: Мысль, 1982. – 324 с.
1
Статистическое моделирование и прогнозирование. Учеб. пособие/Под ред. А. Г. Гранберга. − М.: Финансы
9.
1
и статистика, 1990. – 363 с.
10. Журнал «Прикладная эконометрика». Электронный ресурс http://appliedeconometrics.cemi.rssi.ru/
3.2. Материально-технические
Основное оборудование, стенды, макеты, компьютерная
№ ауд.
техника, наглядные пособия и другие дидактические материалы,
обеспечивающие проведение лабораторных и практических
Основное назначение (опытное,
обучающее, контролирующее) и краткая
характеристика использования при
513,
516
занятий, научно-исследовательской работы студентов с
указанием наличия
Компьютерная техника, телевизионная техника для презентаций,
ППП Stata, MS Excel, Eviews
Каждый обучающийся имеет доступ к сети интернет.
4.
№
1.
изучении явлений и процессов,
выполнении расчетов.
Основное назначение - обучающее.
Используется
при
представлении
основных тем модулей, проблематики
групповых дискуссий (презентации).
Текущий, промежуточный контроль знаний студентов
Тесты, темы курсовых работ/проектов, вопросы для текущего контроля, для подготовки к зачету, экзамену
Форма текущего контроля по модулям – контрольная работа.
Вопросы для текущего контроля.
Модуль 1. «Временные ряды. Тренд и сезонность».
1.
В чем особенности временных рядов?
2.
Понятие стационарности временного ряда в широком и узком смыслах. Если ряд стационарен в широком
смысле, является ли он стационарным в узком смысле?
3.
Каковы основные показатели интенсивности изменения уровней ряда?
4.
Каковы основные компоненты временных рядов? Как выбрать модель временного ряда (аддитивную или
мультипликативную)?
5.
Что такое автокорреляционная, частная автокорреляционная функция?
6.
Как рассчитать значения АКФ, ЧАКФ?
7.
Какой временной ряд называют «белым шумом»? Каковы его свойства?
8.
Как проверить отсутствие автокорреляции по нескольким первым коэффициентам автокорреляции?
9.
Если ряд содержит трендовую (сезонную, циклическую) компоненты, является ли он стационарным?
10. Цепные абсолютные приросты временного ряда примерно одинаковы. О чем это свидетельствует?
11. Как проверить существование неслучайной составляющей у временного ряда?
12. Какие методы выделения тренда вы знаете? Когда они применяются? Каковы их достоинства и
недостатки?
13. Как определить порядок аппроксимирующего полинома при выделении неслучайной составляющей?
14. В чем суть метода кривых роста.
15. Какие виды кривых роста вы знаете и каковы способы подбора кривой.
16. Какие вы знаете методы оценки адекватности и точности прогноза? Когда используется каждый из этих
методов?
17. В чем недостатки метода кривых роста?
18. В чем суть метода скользящих средних? Каковы его недостатки?
19. В чем специфика аппроксимации m первых и последних точек временного ряда при использовании
метода скользящих средних?
20. В чем суть эффекта Слуцкого-Юла?
21. Каковы достоинства и недостатки методов оценки качества прогноза?
22. Какие требования предъявляются к остаткам адекватной модели временного ряда?
23. Как строится индекс сезонности для мультипликативной модели?
24. Как оценивается сезонность в аддитивной модели?
25. Как с помощью фиктивных переменных оценить сезонные колебания, структурные сдвиги?
26. В чем отличие сезонной компоненты временного ряда от циклической?
27. Как построить прогноз сезонной компоненты временного ряда?
28. В чем суть подхода сезонной декомпозиции X-11?
Модуль 2. «Модель Бокса-Дженкинса»
1.
Какие ряды называются нестационарными?
2.
С какой целью строят модели прогнозирования остатков временных рядов?
3.
Особенности моделей авторегрессии. Как осуществляется идентификация параметров модели
авторегрессии?
4.
Особенности моделей скользящего среднего. Как осуществляется идентификация параметров модели
скользящего среднего?
5.
В чем смысл использования моделей авторегрессии-скользящего среднего?
6.
Модель Бокса-Дженкинса и особенности ее применения.
7.
Как подобрать порядок модели Бокса-Дженкинса?
8.
Как построить прогноз на основе модели Бокса-Дженкинса?
9.
В каком случае MA процесс стационарен и обратим?
10. В каком случае AR процесс стационарен?
11. Какую роль выполняет оператор скользящего среднего в прогнозировании процессов ARMA(p, q)?
12. Почему важна обратимость в модели скользящего среднего?
13. Как составляется характеристичекое уравнение для модели?
14. Что такое единичный корень?
15. При каком условии авторегрессионный процесс стационарен?
16. При каком условии процесс скользящего среднего обратим?
17. Что такое сокращающиеся корни?
18. В чем отличие TS и DS временных рядов?
19. В чем суть теста Дики-Фуллера?
20. Какой ряд называется интегрированным?
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
В чем преимущества расширенного теста Дики-Фуллера?
Зачем при тестировании на единичные корни вы включаете константу в уравнение регрессии?
Поясните смысл термина «волатильность».
В чем особенности моделей с условной гетероскедастичностью?
Является ли ряд, описываемый моделью GARCH, стационарным?
Как связаны модели ARCH и GARCH?
Что такое эффект левериджа, и с помощью какой модели он тестируется?
В чем особенности класса моделей стохастической волатильности?
Какие обобщения модели ARCH Вы знаете?
Почему модель GARCH не подходит для прогнозирования автокоррелированных временных рядов?
Как строится прогноз уровней ряда и волатильности по ARCH модели?
Почему GARCH модели представляют интерес для моделирования финансовых данных?
2.
Вопросы к экзамену.
1. Прогноз. Прогнозирование. Роль прогнозирования в принятии управленческих решений.
2. Классификация экономических прогнозов.
3. Классификация методов прогнозирования социально-экономических явлений.
4. Временной ряд. Виды временных рядов. Задача анализа временного ряда.
5. Компоненты временных рядов. Модели ряда.
6. Проверка гипотезы о существовании тренда.
7. Основные показатели динамики экономических явлений.
8. Выделение тренда с помощью скользящей средней.
9. Выделение тренда с помощью полиномиальной регрессии.
10. Определение порядка аппроксимирующего полинома методом последовательных разностей.
11. Методы выделения сезонных колебаний. Прогнозирование.
12. Методы выделения циклических колебаний. Прогнозирование.
13. Экспоненциальное сглаживание. Прогнозирование.
14. Адаптивные полиномиальные модели. Прогнозирование.
15. Прогнозирование с помощью модели Хольта.
16. Прогнозирование с помощью моделей Уинтерса и Тейла-Вейджа.
17. Марковский процесс. Прогнозирование.
18. Процесс Юла. Прогнозирование.
19. Модель скользящего среднего первого порядка. Прогнозирование.
20. Модель авторегрессии-скользящего среднего первого порядка. Прогнозирование.
21. Модель авторегрессии с условно гетероскедастичными остатками. Прогнозирование.
22. Обобщенные модели авторегрессии с условно гетероскедастичными остатками.
23. Модель Бокса-Дженкинса. Подбор порядка модели.
24. Прогнозирование на основе модели Бокса-Дженкинса.
25. Проблема единичных корней и варианты ее решения.
26. Тестирование стационарности временного ряда.
27. Коинтеграция временных рядов. Ложная регрессия.
28. Модели кривых роста.
29. Оценка адекватности и точности прогнозов.
3.
Вариант тестового задания.
1. Имеются данные о значениях ВВП по кварталам. Перечислите, какио контроенты точно содержит этот ряд?
A) тренд, случайная, сезонная, циклическая
Б) тренд, случайная, сезонная
В) тренд, случайная
Г) случайная
2. Цепные приросты временного ряда постоянны. О чем это свидетельствует?
А) тренда нет
Б) наличие квадратического тренда
В) наличие линейного тренда
Г) ни о чем
3. С какой целью используется метод экспоненциального сглаживания?
А) для адаптации
Б) выделения тренда
В) выбора параметра сглаживания
Г) выделения сезонности
4. Ряд содержит сезонность и случайную компоненты. Является ли он стационарным?
А) является
Б) не является
В) в зависимости от стационарности случайной компоненты
Г) является стационарным с трендом
5. Ряд описывается моделью ut  t  1, 2t 1 , где  t – «белый шум». Является ли ряд ut стационарным?
А) является
Б) не является
6. Какая модель описывает марковский процесс?
А) ut  0, 5  0, 2ut 1 Б) ut  0, 5  0, 2 t 1 В) ut  0, 5 Г) ut  0, 5  0, 2ut 1  0, 5ut 2
7. Какие условия должны выполняться для временного ряда yt, называемого «белым шумом»?
А) E(yt)=0, V(yt)=const, E(yt yt+)=0, ≠0.
Б) E(yt)=0, V(yt)=const.
В) V(yt)=const, E(yt yt+)=0, ≠0.
Г) E(yt)=0, E(yt yt+)=0, ≠0.
8. Коэффициент автокорреляции для временного ряда …
А) измеряет зависимость между членами одного и того же ряда, отстоящими друг от друга на  единиц времени
Б) измеряет зависимость между членами одного и того же ряда, отстоящими друг от друга на 1 единицу времени
В) измеряет зависимость между членами двух рядов
Г) измеряет зависимость между членами одного и того же ряда
9. Модель Хольта отличается от модели Уинтерса …
А) количеством параметров
Б) видом тренда
В) учетом сезонности
Г) принципиально ни чем не отличается
10. Каково качество модели при 15% средней абсолютной процентной ошибке прогноза?
А) высокое (отличное)
Б) хорошее
В) удовлетворительное
Г) не удовлетворительное
5.
Дополнения и изменения в рабочей программе на учебный год _____/______
Следующие записи относятся к п.п.
Автор
Зав. кафедрой
Принято УМУ__________________________________ Дата:_____________________