DE0855 Laikrindu analīze

Kods DE0855
Nosaukums Laikrindu analīze
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Augstākā līmeņa, Akadēmiskais
Tematiskā joma Matemātika un statistika
Struktūrvienība Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Mācībspēks Oksana Pavļenko
Kredītpunkti 6.0
Daļas 1
Anotācija Laikrindām ir liela nozīme finanšu analītikā, apdrošināšanā, finanšu inženierijā un ekonomikā. Kurss ietver sevī laika rindu bāzes modeļus (trends, sezonalitāte, utt.), autoregresijas tipa modeļus (ARMA, GARCH un dažādas to modifikācijas), sliekšņa un gludas pārejas modeļus (SETAR, STAR), vektoru autoregresijas modeļus (VAR, VARMA), kointegrācijas un kļūdu korekcijas modeļus, modeļu izvēli, statistisko novērtēšanu, analīzi, prognozēšanu un laikrindu simulāciju. Kursa viela var būt interesanta ne tikai finanšu analītikas un finanšu inženierijas, bet arī citu specialitāšu studentiem..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Laikrindu piemēri. Finanšu laikrindas. Stacionaritāte. Transformācijas. Trends un sezonalitāte. Izlīdzināšana 2 2 0 0
Laikrindu grafiskā analīze, transformācijas, trenda un sezonalitātes izslēgšana programmā R. 6 8 0 0
Autokorelācija. Boksa-Dženkinsa metode. ARMA modeļi. 4 6 0 0
Laikrindu simulācija R programmā. ARMA modeļu izvēle un novērtēšana ar R. 4 12 0 0
Heteroskedasticitāte un nosacīta heteroskedasticitāte. GARCH modeļi un to novērtēšana R programmā. 4 8 0 0
GARCH modeļu modifikācijas un to novērtēšana R programmā. 4 8 0 0
1. pārbaudes darbs 2 0 0 0
Multiplikatīvie sezonālie autoregresīvie modeļi SARIMA. 4 8 0 0
Nelineārie modeļi. Sliekšņa modeļi (TAR,SETAR). Gludas pārejas autoregresīvie modeļi (ESTAR, LSTAR). 6 8 0 0
2. pārbaudes darbs 2 0 0 0
Stāvokļu telpas modeļi. Slēptie Markova modeļi. Dināmiskie lineārie modeļi. 4 6 0 0
Kalmana filtrs. Analīzes piemēri R programmā. 4 6 0 0
Daudzdimensiju laikrindas. Vektoru autoregresija. VAR novērtēšana ar R. 8 10 0 0
Kointegrācija un kļūdu korekcijas modelis. Johansena procedūra. 4 6 0 0
VEC modeļu konstruēšana ar R 4 8 0 0
3. pārbaudes darbs 2 0 0 0
Kopā: 64 96 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs 		Kursa mērķis ir iepazīstināt studentus ar izplatītākajiem laikrindu modeļiem, statistiskajiem kritērijiem un testiem, kas palīdz šo modeļu izvēlē. Pēc kursa apguves studentiem jāspēj veikt plašu laika rindu analīzi, izvēlēties un novērtēt finanšu laika rindām piemēroto modeli, izmantot to prognozēšanai. Šim nolūkam jāizmanto specializēta programmatūra R un/vai E-views.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana 		Spēj lietot R pakotni laikrindu analīzei. Spēj veikt laikrindu grafisko analīzi. Spēj pārbaudīt laikrindu uz stacionāritāti, veikt laikrindas transformācijas. - 1.kontroldarbs un eksāmens
Spēj izvēlēties, novērtēt, analizēt, izmantot prognozēšanai ARIMA un GARCH modeļus, pielietojot kursā apskatītās metodes un testus. - 1.kontroldarbs un eksāmens
Spēj izvēlēties, novērtēt, analizēt, izmantot prognozēšanai SARIMA, SETAR, LSTAR modeļus, pielietojot kursā apskatītās metodes un testus. - 2.kontroldarbs un eksāmens
Spēj novērtēt slēpto Mārkova modeli un dināmisko lineāro modeli. Spēj izvēlēties, novērtēt, analizēt, izmantot prognozēšanai VAR, VEC modeļus, pielietojot kursā apskatītās metodes un testus. - 3.kontroldarbs un eksāmens
Spēj izmantot vienas dimensijas un daudzdimensiju laikrindu modeļus, veikt plašu laikrindu analīzi, novērtēt finanšu laikrindām piemēroto modeli un izmantot to prognozēšanai. - Eksāmens
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
1.kontroldarbs - 20%
2.kontroldarbs - 20%
3.kontroldarbs - 20%
Eksāmens - 40%
 
Priekšzināšanas Varbūtību teorija un matemātiskā statistika, ekonometrija, vēlams ievads laikrindu analīzē (ARIMA modeļi) un iepazīšanās ar R-studio.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 6.0 32.0 32.0 0.0 *
Pieteikties uz šo kursu
[Kursa apraksts PDF formātā]