2012-09
2012-09-25 18:30
| 2012-09-26 |
AR ir MA procesai ir jų savybės |
|
ARMA bendras pavidalas, ARMA(1, 1) procesas, EACF |
| 2012-10-03 |
ARMA modelių vertinimas didžiausio tikėtinumo metodu, PACF, pavyzdžiai |
| 2012-10-17 |
Nestacionarūs atsitiktinio trendo procesai. ARIMA ir panašūs modeliai |
|
Sezoninis diferencijavimas. SARIMA modelis |
| 2012-10-24 |
Prognozavimas. Kryžminė patikra |
| 2012-11-07 |
Eksponentinis glodinimas |
|
Spektrinė analizė |
| 2012-11-14 |
Finansinės laiko eilutės. VaR, pavyzdžiai |
|
Finansinių laiko eilučių statistinės charakteristikos |
| 2012-11-21 |
Stilizuoti faktai |
| 2012-11-28 |
ARCH ir GARCH modeliai |
| 2012-12-05 |
Struktūrinių pokyčių testai
Neteisinga modelių specifikacija. Testai. |
2012-09-17 23:31
Pirma užduotis
Pasirinkite sezonišką laiko eilutę, kurioje būtų bent 50 stebėjimų (jei ketvirtiniai; jei mėnesiniai – bent 100 stebėjimų). Duomenys turi būti bent ketvirtiniai.
- Pavaizduokite duomenis grafiškai. Ar tai stacionari laiko eilutė? Jei nestacionari, tai kokio tipo nestacionarumas matomas? Pagrįskite. Koks modelis taikytinas šiai eilutei modeliuoti: multiplikatyvus ar adityvus? Ar reikalingos kokios nors transformacijos? Į kokius komponentus būtų prasminga išskaidyti laiko eilutę?
- Išskirkite trendą ir sezoninę dalį keliais būdais ir palyginkite gautą rezultatą (nepamirškite funkcijoje parinkti tinkamų parametrų):
- stl()
- filter()
- decompose()
- HoltWinters()
- diff()
- Pavaizduokite (2 dalies) rezultatus grafiškai. Išrinkite geriausią variantą.
- Naudodami regresiją įvertinkite trendą. Išbrėžkite likučių (t.y. tai, kas lieka atėmus trendo įvertinį ir sezoninę dalį) autokoreliaciją, ir dalinę autokoreliaciją. Ar panašu į baltąjį triukšmą? Parinkite likučiams ARMA(p, q) modelį.
- Sukonstruokite tiriamai laiko eilutei prognozę metams į priekį.
- Patikrinkite savo modelį kryžminės patikros būdu (angl. out of sample), suskaičiuokite prognozės MAPE.
- Atlikite paklaidų analizę.
- Palyginkite savo modelio prognozių tikslumą, su modelio, gauto naudojant funkciją auto.arima(), prognozėmis.
Antra užduotis
Pasirinkite kokią nors finansinę laiko eilutę (duomenys turi būti dieniniai arba savaitiniai), kuri apimtų bent 5 metų laikotarpį.
- Susidarykite grąžų laiko eilutę. Patikrinkite hipotezę, ar grąžų vidurkis lygus nuliui. Patikrinkite, ar pastovi jų dispersija.
- Kokie stilizuoti faktai būdingi jūsų tiriamiems duomenims?
- Sudarykite grąžoms ARMA-ARCH/GARCH modelį.
2012-09-14 11:47
Populiariu pageidavimu 2012-09-18 d. laboratorinis užsiėmimas vyks nuo 12 val. (STSC, 7 k.).
2012-09-14 11:36
2012-09-12 Trendo ir sezoniškumo vertinimas ir eliminavimas
2012-09-19 Trendo vertinimas
Stacionarumo testai
2012-09-14 11:26
Ekonometrija II seminaras.
2012-2013 m.m. rudens semestras.
Teoriją dėsto prof. R. Leipus.
Atsiskaitymo tvarka
Studentai turi padaryti žodinį pristatymą paskirta tema.
Galutinio įvertinimo formulė:
GĮ = A*PR + (1-A)T
Čia GĮ – Galutinis įvertinimas, PR – prezentacijos įvertinimas, A – dalyvavimo aktyvumo koeficientas (1 už 5+ seminarus, 0.8 už 4, 0.6 už 3 ir tt). T – testo įvertinimas.
Literatūra
- P.J. Brockwell, R.A. Davis. Introduction to Time Series and Forecasting. Springer-Verlag New York, 2002.
- P.J. Brockwell, R.A. Davis. Time Series: Theory and Methods. Springer Science+Business Media, 2006.
- N.H.Chan. Time Series Applications to Finance. John Wiley & Sons, 2002.
- J. Hamilton. Time Series Analysis. Princeton University Press, 1994.
- R.S. Tsay. Analysis of Financial Time Series. John Wiley & Sons, 2010.
- W.W.S. Wei. Time Series Analysis. Univariate and Multivariate Methods. Pearson Education, 2006.
- R. Leipus. Finansinės laiko eilutės. Vilnius, 2010.
2012-09-10 22:38
Atsiskaitymo tvarka
Semestro eigoje reikės padaryti 2 užduotis. Kiekvienos jų vertė yra 1 taškas. Užduotims reikės paruošti ataskaitas, o vėliau tuos darbus apsiginti paskaitos metu.
Darbus galima daryti poromis.
Literatūra
R. Lapinskas. Ekonometrija su kompiuteriu 2. Laikinės sekos. 2008.
R. Leipus. Finansinės laiko eilutės.
R Reference card