2018-02-21 12:23
http://www.statisticsjournal.lt/index.php/statisticsjournal/article/view/155
2018-02-06 18:10
Finansų ekonometrijos laboratoriniai yra verti 40% galutinio įvertinimo, iš jų 10% yra už praktines užduotis (bus 2 užduotys), ir 30% už projektinį tiriamąjį darbą.
Užsiėmimų planas:
2018-02-07 Įvadas, susipažinimas su užduočių ir atsiskaitymo forma, sistema.
2018-02-21 Tyrimo temos pristatymas: Pristatyti planuojamo tyrimo temą, idėją, darbų planą.
2018-03-07 Užduočių atsiskaitymas
2018-03-21 Literatūros apžvalgos pristatymas
2018-04-04 Užduočių atsiskaitymas (pagal poreikį)
2018-04-18 Užduočių atsiskaitymas, konsultacija
2018-05-02 Tyrimo dalies pristatymas
2018-05-16 Konsultacija (pagal poreikį)
*2018-05-20 Galutinį savo darbo variantą atsiųsti el.paštu
2018-05-30 Darbų gynimas (privaloma dalyvauti)
Praktinės užduotys
Reikės pasiruošti ir kasėje atsiskaityti vieną iš užduočių. Užduotys bus iš knygos:
Tsay: Multivariate Time Series Analysis with R and Financial Applications.
Sąrašas uždavinių, kurie bus/gali būti atsikaityme:
1 Užduotis:
1.1
1.2
1.3
1.4
2.3
2.4
2.6
2.8
2.9
2 Užduotis:
3.3
3.4
3.5
3.6
5.2
5.3
5.4
5.5
5.6
Užduočių vertė yra po 5% (iš viso 10%), straipsnio/projekto vertė yra 30%.
Duomenys:
https://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/mts/sp2013/
Savo projektinį darbą reikės apipavidalinti laikantis straipsnio formato.
2017-02-28 12:10
Tarpinis atsiskaitymas (bent 1-2 užduoties dalys): 03.10 ir 03.24
Galutinis atsiskaitymas: 05.12 ir 05.26.
Pavyzdžių nagrinėjimas:
04.07 – ARMA modelio eilės parinkimas, trendo vertinimas, stacionarumo testai, likučių testai
04.28 – modelio kryžminė patikra
2017-02-28 11:56
Nauja informacija pateikiama ir pavyzdžiai bus nagrinėjimi tokiomis datomis:
03.10 – 2 užd.
03.17 – 2 užd.
04.07 – 3 užd.
05.05 – 4 užd.
Likę užsiėmimai bus skirti atsiskaitymams ir konsultacijoms.
2017-02-09 21:32
Užsiėmimų metu reikės atsiskaityti 4 lygiavertes užduotis iš šių temų:
- Duomenų nuskaitymas ir tvarkymas
- Duomenų pradinė analizė
- Duomenų grafinis vaizdavimas
- Hipotezių tikrinimas
Kiekviena užduotis yra verta 1 taško, surinkus 4 taškus, bus 2 balai prie galutinio įvertinimo (surinkus mažiau, bus proporcingai).
Užduotis bus galima atsiskaityti tik iš eilės. Per vieną užsiėmimą galima (mėginti) atsiskaityti tik vieną užduotį.
Savo užduotis studentai turės atlikti su savo duomenimis. Duomenis imti iš Eurostato. Eurostato duomenų bazėje yra 9 pagrindinės skiltys:
- 1. General & regional statistics
- 2. Economy & finance
- ….
- 9. Science & technology
Kiekvienam studentui reikia rinktis iš tam tikros skilties, kuri skaičiuojama pagal formulę SPN2 mod 9 (čia SPN2 – studento pažymėjimo numerio 2 paskutiniai skaitmenys). Jei gaunamas 0, reiktų rinktis 9 kategoriją. Duomenis reiktų man persiųsti el. paštu, ir po to, atsižvelgdama į duomenų struktūrą, suformuosiu ir atsiųsiu individualias užduotis.
Pagrindinė literatūra:
- Lapinskas. Įvadas į statistiką su R. 2007.
- Lapinskas. Pats trumpiausias taikomosios statistikos kursas su R. 2010
- Trumpas R sakinių(komandų) sąrašas.
- Kurso puslapis Ututi tinkle.
2017-02-08 18:30
Užduoties tikslas – ištirti turimą laiko eilutę ir sukonstruoti adekvatų modelį jai prognozuoti.
Kiekvienas studentas (ar dviejų studentų grupė) turi pasirinkti duomenis taip, kad pasirinktų rodiklių rūšys nesikartotų.
Siūlomos rodiklių rūšys/sritys:
- Makroekonominiai rodikliai (produkcija, investicijos, …)
- Kainos (naftos, elektros, nekilnojamojo turto, …)
- Darbo rodikliai (nedarbo lygis, vidutinis darbo užmokestis, …)
- Labai sezoniški, pvz.: turizmo, duomenys
- Transporto duomenys (pvz.: keleivių/krovinių pervežimas, transporto priemonių, eismo įvykių statistika, …)
- Duomenys apie gamtą/aplinkosaugą (oro tarša, saulės dėmės, geizerių aktyvumas, …)
- Mikroekonominiai duomenys (vienos įmonės pardavimų apimtys, įmonių pelningumas, …)
- Kokio nors produkto ar produktų grupės pardavimų duomenys
- Sociologiniai/gyventojų duomenys (migracija, nusikaltimų skaičiai, …)
- Finansiniai duomenys (pvz.: palūkanų normos, investavimo fondų statistika, …)
- Elektros suvartojimas
- Ryšių duomenys (skambučiai, duomenų srautai/pralaidumas, vartotojų prisijungimai, …)
- Fiskaliniai duomenys (biudžetų dydžiai, mokesčių statistika, …)
- Sveikatos apsaugos duomenys (lovadienių skaičius, skiepų statistika, alkoholio vartojimas, …)
- Žemės ūkio statistika (bendra ž.ū. produkcija, konkrečių kultūrų derlius, pasėlių plotas, …)
- Statybų statistika (pastatytų butų plotas, statybos darbų apimtys, …)
Užduotis:
Susiraskite laiko eilutę, kuri apimtų bent 10 metų laikotarpį. Duomenys turi būti ketvirtiniai arba didesnio dažnio (jei duomenys itin didelio dažnio, apimamas laikotarpis gali būti ir mažesnis).
- Pavaizduokite duomenis grafiškai. Apibūdinkite, kokie duomenys vaizduojami (dažnis, apimamas laikotarpis).
- Kokie veiksniai galėtų daryti poveikį tiriamam rodikliui? Kokie rodikliai galėtų atspindėti šiuos veiksnius? Suraskite keletą tokių rodiklių.
- Ištirkite šios eilutės sezoniškumą, stacionarumą. Ar šiai laiko eilutei reikalingos kokios nors transformacijos, palengvinančios modelio sudarymą?
- Sudarykite tiesinės regresijos modelį, įtraukdami papildomus duomenis (rodikliai iš (2) dalies). Ar modelis turi struktūrinių lūžių?
- Ištirkite modelio likučius. Ar likučiai sudaro baltąjį triukšmą? Jei ne, pakoreguokite modelį, parinkdami likučiams ARMA(p,q) modelį, ir pervertinkite regresiją iš naujo su ARMA paklaidomis. Pakartotinai atlikite likučių analizę.
- Patikrinkite savo modelį kryžminės patikros būdu, suskaičiuokite prognozės tikslumą kokiu nors kriterijumi (MAPE, MAE, RMSE). Palyginkite savo modelio tikslumą su modelio, gauto auto.arima() funkcija.
2016-11-07 15:52
2 užduotis:
Pasirinkite finansinę laiko eilutę (akcijų ar obligacijų kainos, metalų, žaliavų kainos, valiutų kursai, išvestiniai indeksai). Duomenys turėtų būti dieniniai ir apimti bent 3 metų laikotarpį.
- Nubrėžkite ir apibūdinkite duomenis. Susikonstruokite dienines grąžas. Patikrinkite, ar gauta eilutė turi nulinį vidurkį, ar jos dispersija yra pastovi. (1 tšk.)
- Pademonstruokite, kad jūsų turimai grąžų eilutei būdingi bent 3 stilizuoti faktai (3 tšk.)
- Parinkite tiriamai eilutei ARMA-ARCH/GARCH modelį. (2 tšk.)
- Patikrinkite, ar jūsų modelis gerai vertina riziką:
- Atsitiktinai parinktam 1 metų laikotarpiui įvertinkite ARMA-ARCH/GARCH modelį (specifikaciją imkite iš 3 dalies)
- Padarykite 1 žingsnio prognozę ir suskaičiuokite sekančios dienos 95% ir 99% VaR, t.y. 0,05 ir 0,01 kvantilius.
- Pakartokite i-ii žingsnius 1000 kartų ir suskaičiuokite, kelis kartus tikroji grąža buvo mažesnė nei suprognozuotos 95% ir 99% VaR reikšmės.
Apibendrinkite, ar jūsų modelis tinkamai įvertino riziką. (4 tšk.)
2016-10-17 09:54
Tiriant modelį dėl struktūrinių lužių, patogiausia yra naudoti funkcijas iš R paketo strucchange
Pirma reikia sudaryti modelį, o paskui jam pritaikyti testą (pvz.: efp(), sctest()).
Apie kryžminę patikrą galima glaustai paskaityti čia
2016-09-06 09:38
Pasirinkite (geriausia ekonominę) laiko eilutę, kuri apimtų bent 10 metų laikotarpį.
- Pavaizduokite duomenis grafiškai. Apibūdinkite, kokie duomenys vaizduojami (dažnis, apimamas laikotarpis, metodologiniai komentarai).
- Kokie veiksniai galėtų daryti poveikį tiriamam rodikliui? Kokie rodikliai galėtų atspindėti šiuos veiksnius? Suraskite keletą tokių rodiklių.
- Ištirkite šios eilutės sezoniškumą, stacionarumą. Ar šiai laiko eilutei reikalingos kokios nors transformacijos, palengvinančios modelio sudarymą?
- Sudarykite tiesinės regresijos modelį, įtraukdami papildomus duomenis (rodikliai iš (2) dalies). Ar modelis turi struktūrinių lūžių?
- Ištirkite modelio likučius. Ar likučiai sudaro baltąjį triukšmą? Jei ne, pakoreguokite modelį, parinkdami likučiams ARMA(p,q) modelį, ir pervertinkite regresiją iš naujo su ARMA paklaidomis. Pakartotinai atlikite likučių analizę.
- Patikrinkite savo modelį kryžminės patikros būdu, suskaičiuokite prognozės tikslumą kokiu nors kriterijumi (MAPE, MAE, RMSE). Palyginkite savo modelio tikslumą su modelio, gauto auto.arima() funkcija.
2016-09-06 09:22
Atsiskaitymo tvarka
Semestro eigoje reikės padaryti 2 lygiavertes užduotis. Užduotims reikės paruošti ataskaitas, o vėliau tuos darbus apsiginti paskaitos metu. Rekomenduojama atsiskaitymo metu būti pasiruošus visą darbo aplinką, t.y. sutvarkytus duomenis ir kodą.
Darbus galima daryti poromis.
Ataskaitas atsiųsti iki:
- 1 užduoties – iki 2016-11-01 24:00
- 2 užduoties – iki 2016-12-13 24:00
Ataskaitų gynimas numatomas šiomis datomis laboratorinių užsiėmimų metu:
- 1 užduoties lapkričio 9 d.
- 2 užduoties gruodžio 21 d.
Literatūra
R. Lapinskas. Ekonometrija su kompiuteriu 2. Laikinės sekos. 2008.
R. Leipus. Finansinės laiko eilutės.
R Reference card