In diesem Kurs werden Sie sich mit Modellen und Ansätzen befassen, die auf die Herausforderungen von Zeitreihendaten zugeschnitten sind. Die Diskussion umfasst die Motivation für die Verwendung bestimmter Modelle und die Beschreibung der Merkmale von Zeitreihendaten, wobei ein besonderes Augenmerk auf das Speicherpotenzial gelegt wird. Sie werden: - Zeitreihenmodelle erörtern, die sich auf Daten beziehen, die über einen bestimmten Zeitraum zu einer oder mehreren Variablen für dieselbe Person erhoben wurden.
Die Ökonometrie von Zeitreihendaten
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Die Ökonometrie von Zeitreihendaten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Ökonometrie für Wirtschaftswissenschaftler und Finanzpraktiker
Dozent: Dr Leone Leonida
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 30 Stunden
3 Wochen bei 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden
Wie man die verschiedenen Modelle mit R schätzt
So überprüfen Sie, ob die Modelle mit R statistisch gültig sind
Wie Sie die verschiedenen Modelle für die Entscheidungsfindung nutzen können
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Schätzung des Modells für Zeitreihen mit R
- Kategorie: Schätzung von Modellen für die Wahrscheinlichkeit mit R
- Kategorie: Schätzung von Modellen für Paneldaten mit R
- Kategorie: Schätzung von Modellen, bei denen Endogenität vorhanden ist, mit R
- Kategorie: Schätzung von Modellen für die Volatilität mit R
Wichtige Details
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21 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Ökonometrie für Wirtschaftswissenschaftler und Finanzpraktiker
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Das Material dieser Woche enthält eine Reihe von Beobachtungen zu Zeitreihen. Wir befassen uns mit weißem Rauschen, trendstationären und nicht-stationären Zeitreihen. Wir befassen uns sowohl mit realen Beobachtungen zum BIP und zu den Finanzmärkten als auch mit generierten Datenreihen. Wir führen sowohl die Idee der Autokorrelationsfunktion als auch die der partiellen Autokorrelationsfunktion als Werkzeuge ein, um den Grad der Persistenz in einer Datenreihe zu verstehen.
Das ist alles enthalten
5 Videos6 Lektüren5 Aufgaben4 Diskussionsthemen3 Unbewertete Labore
Diese Woche beschäftigen wir uns mit stationären Zeitreihenmodellen. Wir stellen Modelle mit weißem Rauschen, gleitendem Durchschnitt, Autoregression sowie autoregressive und gleitende Durchschnittsmodelle vor. Wir beschreiben die Modelle und die verschiedenen Arten von Autokorrelationsfunktionen, die Sie in jedem dieser Fälle haben. Wir erörtern auch das Problem der Schätzung der Ordnung der Autokorrelations- und gleitenden Durchschnittsmodelle. Wir untersuchen die Idee und die Herausforderungen, die sich bei der Vorhersage ergeben, und zwar durch die hohe Persistenz der Auswirkungen von Schocks auf die beobachteten Reihen.
Das ist alles enthalten
4 Videos6 Lektüren6 Aufgaben2 Diskussionsthemen3 Unbewertete Labore
Diese Woche befassen wir uns mit den Problemen, die durch die Nicht-Stationarität von Zeitreihenbeobachtungen entstehen. Wir definieren die Nicht-Stationarität von Zeitreihendaten und stellen die Tests auf Nicht-Stationarität vor, einschließlich der Herausforderungen, die sich aus der Beinahe-Nicht-Stationarität ergeben, und der potenziellen Korrelation des Schätzmodells beim Testen auf Nicht-Stationarität. Wir stellen ein umfassendes Beispiel vor, um zu zeigen, welche Konsequenzen es hat, wenn wir das klassische lineare Regressionsmodell anwenden, wenn die Beobachtungen nicht stationär sind. Wir führen die Idee der Kointegration ein und stellen einführende Modelle vor, um zu testen, ob die Variablen kointegriert sind.
Das ist alles enthalten
4 Videos4 Lektüren5 Aufgaben2 Diskussionsthemen4 Unbewertete Labore
In den Materialien dieser Woche werden einige stilisierte Fakten erörtert, die unabhängig von der Periode, dem Finanzinstrument und dem untersuchten Markt für alle Finanzmarktrenditen gelten: Volatilitätscluster und aggregierte Gaussianität. Wir erörtern, warum diese Modelle, die von Natur aus nichtlinear sind, nicht mit dem klassischen linearen Regressionsmodell geschätzt werden können, und diskutieren und schätzen einige Beispiele für autoregressive bedingte heteroskedastische Modelle. Wir erörtern die Vorteile und Mängel dieser Modelle. Darauf aufbauend stellen wir einige Verallgemeinerungen des Ansatzes auf verallgemeinerte bedingte heteroskedastische Modelle (GARCH), GARCH-in-meena, TGARCH und IGRACH-Modelle vor.
Das ist alles enthalten
4 Videos4 Lektüren5 Aufgaben1 peer review3 Diskussionsthemen4 Unbewertete Labore
Dozent
Lehrkraftbewertungen
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