Moniulotteiset aikasarjat, kevät 2016

Last modified by saikkone@helsinki_fi on 2024/03/27 10:27

Moniulotteiset aikasarjat, kevät 2016

 

Vastuuopettaja: Pentti Saikkonen 

Laajuus: 5-8 op

Tyyppi: Syventävä opinto

Opetus: Luennot ja laskuharjoitukset

Sisältö: Kurssilla esitellään moniulotteisten aikasarjojen analysoinnissa tarvittavien peruskäsitteiden lisäksi stationaarinen vektoriautoregressiivinen (VAR) malli ja siihen liittyvä estimointi ja testiteoria, ennustaminen, Grangerin kausaalisuus sekä impulssivasteanalyysi.

Esitietovaatimukset: Tilastotieteen aineopintojen pakolliset kurssit (Todennäköisyyslaskenta, Tilastollisen päättely ja Lineaariset mallit) sekä niiden vaatimat matematiikan kurssit (erityisesti lineaarialgebra ja matriisilaskenta) tai vastaavat tiedot. Lisäksi (yksiulotteisten) stationaaristen aikasarjojen analyysin peruskäsitteet oletetaan tunnetuiksi.

The [toc] macro is a standalone macro and it cannot be used inline. Click on this message for details.

Ajankohtaista

  •  

Opetusajat

Viikot 3-9, to 14-16 salissa CK111 ja pe 12-14 salissa C124.

Kokeet

Kurssi suoritetaan välikokeella tai yleistentissä. Näin suoritetun 5 op:n kurssin voi laajentaa 8 op:n kurssiksi (vapaaehtoisella) harjoitustyöllä.

Kurssikoe to 10.3. klo 12.15 - 14.45

Kurssimateriaali

Luentomoniste

Oheislukemistona voi käyttää soveltuvin osin H. Lütkepohlin kirjaa "New Introduction to Multiple Time Series Analysis" tai J. Hamiltonin kirjaa "Time Series Analysis".

Kurssin eteneminen

Viikko 3: Monisteen s.  1-10, Luentokalvoja

Viikko 4: Monisteen s.  11-19, Luentokolvoja

Viikko 5: Monisteen s.  19-23, Luentokalvoja

Viikko 6: Monisteen s.  24-27, Luentokalvoja

Viikko 7: Monisteen s.  28-34, Luentokalvoja

Viikko 8: Monisteen s.  35-40, Luentokalvoja

Viikko 9: Monisteen s.  41-44, Luentokalvoja

Ilmoittaudu kurssille

 
Unohditko ilmoittautua? Katso ohjeet täältä!

Laskuharjoitukset

Laskuharjoitukset pidetään luentoaikoina. Ensimmäiset laskuharjoitukset ovat viikolla 5.

Lisäpisteitä harjoitustehtävien ratkaisemisesta saa kahdessa ensimmäisessä kokeessa 1, 2, 3 tai 4, jos ratkaistujen tehtävien määrä on vastaavasti 20, 40, 60 tai 80 prosenttia. Lisäpisteiden saamiseksi on toimitettava kopiot ratkaisuista laskuharjoituksissa tai niitä ennen esimerkiksi sähköpostitse (pentti.saikkonen@helsinki.fi) pdf-muodossa .  

Osassa tehtävistä harjoitellaan empiiristen aineistojen analysointia käyttäen kurssisivulta myöhemmin saatavia R-koodeja, joiden tukena voi käyttää www-sivulta http://www.jstatsoft.org/v27/i04/paper löytyvää dokumentia (R-ohjelmiston saa käytöön ilmaiseksi www-sivulta http://www.r-project.org). Myös useat yleisessä käytössä olevat ohjelmistot kuten ilmaiseksi saatavissa oleva JMulTi (http://www.jmulti.de/) soveltuvat ainakin useimmissa tehtävissä.

Harjoitustehtävät

R-koodeja ja aineistoja

R-koodi_1  Aikasarjojen piirtäminen, auto- ja ristikorrelaatiofunktiot, VAR-mallin asteen valinta ja valitun mallin parametrien estimointi sekä ennustaminen

R-koodi_2 Mallin sopivuuden tutkiminen, Grangerin kausaalisuus ja impulssivasteet

ger Länsi-Saksan kulutus, investoinnit ja tulot neljännesvuosittain ajanjaksolta 1960Q1-1982Q4 (em. koodissa käytetty esimerkkiaineisto)

lydia Erään Lydia E. Pinkham -lääkeyhtiön valmistaman tuotteen vuotuiset myyntitulot ja mainontamenot ajanjaksolta 1907-1960

expect Saksalaisten yritysten liiketoiminnan odotuksia kuvaava indeksi ja Saksassa tuotettujen tavaroiden määrää kuvaavan indeksin muutokset ajanjaksolta 1991I-2007XII

Palautetta kurssista

Matematiikan ja tilastotieteen laitoksella on käytössä jatkuva palautteen keruu eli voit antaa palautetta missä tahansa kohdassa kurssia. Palautelomakkeeseen pääset täältä.