ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Модуль 2, 2005–2006 Профессор: Станислав Анатольев Курс посвящен современному прикладному анализу временных рядов. Акцент будет сделан как на конкретных классах моделей, так и на принципах моделирования. Будет дан обзор различных процедур выбора модели. После этого мы изучим популярные модели динамики условного среднего, такие как линейные AR- и VAR-модели, а также нелинейные модели: модели с порогами, с плавными переходами, с Марковскими переключениями, и др. Также будут затронуты вопросы стационарности и интегрированности, единичных корней и коинтеграции. Далее будет разобрано моделирование условной дисперсии в рамках класса ARCH-моделей. Наконец, мы рассмотрим некоторые методы, разработанные в последнее время, такие как анализ структурных сдвигов, ретроспекция и мониторинг структурной стабильности, и моделирование для высокочастотных данных, неравномерно рождающихся во времени. ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ ВОПРОСЫ Курс включает использование опубликованных прикладных работ по временным рядам и компьютерные занятия. Домашнее задание (50% итоговой оценки) состоит в выполнении эмпирического анализа выбранного на свой вкус временного ряда (с одобрения лектора). Данные из отечественных и иностранных источников могут быть получены по ссылкам, размещенным на веб-странице курса. Экзамен (50% итоговой оценки) будет состоять из вопросов по выданной заранее прикладной статье. РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА Важные статьи будут розданы для чтения и обсуждения на семинарах, ссылки на другие статьи будут вывешены на веб-странице курса. В статьях в основном изучается методология исследований. Книги из списка главным образом посвящены технической стороне. Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton Franses, P. and D. van Dijk. Nonlinear Time Series Models in Empirical Finance, Cambridge Enders, W. Applied Econometric Time Series, John Wiley Maddala, G. and I.-M. Kim. Unit Roots, Cointegration and Structural Change, Cambridge ПРОГРАММА I. Методология моделирования и выбор модели Структурное и неструктурное моделирование временных рядов. Моделирование среднего и моделирование дисперсии. Выбор модели: диагностические тесты, информационные и предсказательные критерии. Методологии «от общего к частному» и «от частного к общему». Подгонка под выборку. II. Однопеременные временные ряды: моделирование среднего Стационарные AR-модели: свойства, оценивание, анализ, прогнозирование. Стохастический и детерминистический тренды, тесты на единичные корни. Нелинейное моделирование среднего во временных рядах: модели с порогами и с плавными переходами. Модели с Марковскими переключениями. III. IV. V. Многопеременные временные ряды: моделирование среднего Стационарные VAR-модели: свойства, оценивание, анализ и прогнозирование. VAR-модели с элементами нелинейности. Ложная регрессия и коинтеграционное соотношение. Моделирование дисперсии Класс ARCH-моделей: свойства, оценивание, анализ и прогнозирование. Обобщения: IGARCH, ARCH-t, ARCD. Многопеременный GARCH. Изменяющийся во времени риск и ARCH-M-модели. Другие темы прикладного анализа временных рядов Идентификация и тестирование структурных сдвигов. Ретроспекция и мониторинг структурной стабильности. Модели высокочастотных данных: ACD, UHF–GARCH.