Dans ce cours, vous examinerez les modèles et les approches conçus pour relever les défis posés par les données de séries temporelles. La discussion porte sur la motivation de l'utilisation de modèles particuliers et sur la description des caractéristiques des données de séries temporelles, avec une attention particulière portée à la mémoire potentielle. Vous allez : - Discuter des modèles de séries temporelles, qui se réfèrent à des données qui ont été collectées au cours d'une période sur une ou plusieurs variables pour le même individu.
L'économétrie des données de séries temporelles
L'économétrie des données de séries temporelles
Ce cours fait partie de Spécialisation L'économétrie pour les économistes et les praticiens de la finance
Instructeur : Dr Leone Leonida
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
30 heures pour terminer
3 semaines à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Comment estimer les différents modèles avec R
Comment vérifier que les modèles sont statistiquement valides avec R
Comment utiliser les différents modèles pour la prise de décision
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Estimation d'un modèle de série temporelle avec R
- Catégorie : Estimation de modèles de probabilité avec R
- Catégorie : Estimation de modèles pour les données de panel avec R
- Catégorie : Estimation de modèles en présence d'endogénéité avec R
- Catégorie : Estimation de modèles de volatilité avec R
Détails à connaître
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21 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Les documents de cette semaine présentent un certain nombre d'observations sur les séries temporelles. Nous examinons des séries temporelles à bruit blanc, à tendance stationnaire et non stationnaire. Nous explorons à la fois des observations réelles sur le PIB et des observations sur les marchés financiers, ainsi que des séries de données générées. Nous introduisons l'idée de la fonction d'autocorrélation et celle de la fonction d'autocorrélation partielle en tant qu'outils permettant de comprendre le degré de persistance d'une série de données.
Inclus
5 vidéos6 lectures5 devoirs4 sujets de discussion3 laboratoires non notés
Cette semaine, nous traitons des modèles de séries temporelles stationnaires. Nous présentons les modèles de bruit blanc, de moyenne mobile, d'autorégression et d'autorégression et de moyenne mobile. Nous décrivons les modèles et les différents types de fonctions d'autocorrélation que vous avez dans chacun de ces cas. Nous abordons également le problème de l'estimation de l'ordre des modèles d'autocorrélation et de moyenne mobile. Nous étudions l'idée et les défis soulevés par la prévision, et qui sont soulevés par la persistance élevée de l'impact des chocs sur les séries observées.
Inclus
4 vidéos6 lectures6 devoirs2 sujets de discussion3 laboratoires non notés
Cette semaine, nous examinons les problèmes soulevés par la non-stationnarité des observations de séries temporelles. Nous définissons la non-stationnarité des données de séries temporelles et présentons les tests de non-stationnarité, y compris les défis posés par la quasi-non-starité et la corrélation potentielle du modèle d'estimation lors des tests de non-stationnarité. Nous présentons un exemple complet pour montrer quelles sont les conséquences dans les cas où nous adoptons le modèle de régression linéaire classique lorsque les observations sont non stationnaires. Nous introduisons l'idée de la cointégration et présentons des modèles introductifs pour tester si les variables sont cointégrées.
Inclus
4 vidéos4 lectures5 devoirs2 sujets de discussion4 laboratoires non notés
Les documents de cette semaine traitent de certains faits stylisés présents dans les rendements des marchés financiers, indépendamment de la période, de l'outil financier et du marché que nous étudions, à savoir le regroupement de la volatilité et la gaussianité agrégée. Nous expliquons pourquoi ces modèles, non linéaires par nature, ne peuvent pas être estimés via le modèle de régression linéaire classique, et nous discutons et estimons quelques exemples de modèles autorégressifs conditionnels hétéroscédastiques. Nous discutons des avantages et des lacunes de ces modèles ; sur la base de ces derniers, nous présentons une généralisation de l'approche aux modèles hétéroscédastiques conditionnels généralisés (GARCH), GARCH-in-meena, TGARCH et IGRACH.
Inclus
4 vidéos4 lectures5 devoirs1 évaluation par les pairs3 sujets de discussion4 laboratoires non notés
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
3.6 (5 évaluations)Offert par
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