Моделирование временных рядов 2023/24 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
 
(не показано 9 промежуточных версии этого же участника)
Строка 44: Строка 44:
 
[https://www.youtube.com/playlist?list=PLHPTLBeVYc8xX0bFEgw6h5C-0WYiXfwa3 Плейлист с записями]
 
[https://www.youtube.com/playlist?list=PLHPTLBeVYc8xX0bFEgw6h5C-0WYiXfwa3 Плейлист с записями]
  
−
[ Таблица с оценками]
+
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jUIIyo0KyIUiw6WQrmrKvB6AH7NMpVe4t-VZTqM6LnQ/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
  
 
[https://github.com/bdemeshev/ts_pset Задачник]
 
[https://github.com/bdemeshev/ts_pset Задачник]
Строка 64: Строка 64:
 
# (Борис) Правдоподобие GARCH-модели [https://youtu.be/tu6Rc_p6TTY Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/lectures/lecture_13_garch.pdf Конспект]
 
# (Борис) Правдоподобие GARCH-модели [https://youtu.be/tu6Rc_p6TTY Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/lectures/lecture_13_garch.pdf Конспект]
 
# (Иван, дополнительная) Байесовские VAR. [https://youtu.be/HvaRkI1jEC4 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/lectures/lecture_14_bvar.pdf Конспект]
 
# (Иван, дополнительная) Байесовские VAR. [https://youtu.be/HvaRkI1jEC4 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/lectures/lecture_14_bvar.pdf Конспект]
−
# (Илья) Копулы. [https://youtu.be/6B20wXCwaTA Запись] [Конспект]
+
# (Илья) Копулы. [https://youtu.be/6B20wXCwaTA Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/lectures/lecture_15_copulas.pdf Конспект]
−
# (Матвей) RNN, LSTM, GRU.  
+
# (Матвей) RNN, LSTM, GRU. [https://youtu.be/NSfwALNvh4Q?si=MbsOgFyw4QfmsSo9 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/lectures/lecture_16_rnn.pdf Слайды]
−
# (Матвей) Attention. Трансформеры.  
+
# (Матвей) Attention. Трансформеры. [https://youtu.be/yYa8FXWxUaM Запись] [https://lena-voita.github.io/nlp_course.html Курс Лены Войты] [https://drive.google.com/file/d/1inle88uyRI-a3ghxdVrqhhmukqywb3Hy/view?usp=sharing Слайды]
−
# (Матвей) Иерархические модели.  
+
# (Матвей) Классификация временных рядов. DTW. [https://youtu.be/4UwlgHCOZh4 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/lectures/lecture_18_classification.pdf Конспект]
−
# (Матвей) Классификация временных рядов. DTW.  
+
# (Матвей) Иерархические модели. [https://youtu.be/6TmbALLllF0 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/lectures/lecture_19_hierarchy.pdf Конспект]
−
# (Матвей/Борис) Байесовская оптимизация. Гауссовские процессы.  
+
# (Борис) Фильтр Калмана. [Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/lectures/lecture_20_kalman.pdf Конспект]
−
# (Борис) Введение в байесовский анализ. Prophet. DLT.
+
−
# (Матвей/Борис) Если останется время. Фильтр Калмана.
+
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==
Строка 88: Строка 86:
 
# Введение в оценку риска. Value-at-Risk. Expected shortfall. Исторический и параметрический подходы. [https://youtu.be/OKOUBkwtD7U Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_12_1.ipynb Ноутбук 1] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_12_2.ipynb Ноутбук 2]
 
# Введение в оценку риска. Value-at-Risk. Expected shortfall. Исторический и параметрический подходы. [https://youtu.be/OKOUBkwtD7U Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_12_1.ipynb Ноутбук 1] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_12_2.ipynb Ноутбук 2]
 
# ARCH-GARCH. Filtered Historical Simulation. [https://youtu.be/7SCSM1y5qt8 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_13.ipynb Ноутбук]
 
# ARCH-GARCH. Filtered Historical Simulation. [https://youtu.be/7SCSM1y5qt8 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_13.ipynb Ноутбук]
−
# (Дополнительный). Байесовские VAR. [https://youtu.be/d8D1JxQ6vNM Запись] [ https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_14_bvar.pdf Конспект]
+
# (Дополнительный). Байесовские VAR. [https://youtu.be/d8D1JxQ6vNM Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_14_bvar.pdf Конспект]
 
# Оценка риска портфеля. Базовые модели. Совместные распределения и ядровая оценка плотности. [https://youtu.be/w4zHPgTHe9c Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_15_multivariate_risk.ipynb Ноутбук]
 
# Оценка риска портфеля. Базовые модели. Совместные распределения и ядровая оценка плотности. [https://youtu.be/w4zHPgTHe9c Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_15_multivariate_risk.ipynb Ноутбук]
−
# RNN, LSTM, GRU.  
+
# RNN, LSTM, GRU. (Никто не пришёл) [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_16_lstm.ipynb Ноутбук]
−
# Attention. Трансформеры.  
+
# Attention. Трансформеры. [https://youtu.be/GAz23_74ogc Запись] [https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/time-series-transformers.ipynb#scrollTo=9-a3wNZ9mxWT Ноутбук 1] [https://github.com/jdb78/pytorch-forecasting/blob/master/docs/source/tutorials/stallion.ipynb Ноутбук 2]
−
# Иерархические модели. (M5 ?)
+
# Классификация временных рядов. (Запись накрылась) [https://youtu.be/i9I_vvb8Wj0 Запись прошлого года] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_18_classification.ipynb Ноутбук] [https://github.com/blue-yonder/tsfresh/tree/main/notebooks Ноутбуки TSFresh]
−
# Классификация временных рядов.  
+
# Иерархические модели. [https://youtu.be/6TmbALLllF0 Запись] [https://nixtlaverse.nixtla.io/hierarchicalforecast/index.html Дока HierarchicalForecast] [https://github.com/Nixtla/hierarchicalforecast/tree/main/nbs Много ноутбуков]
−
# Гауссовские процессы. Байесовская оптимизация.  
+
# Подготовка к экзамену. [https://youtu.be/E_WBC5rQqoM Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/seminars/sem_20_exam.pdf Конспект]
−
# Prophet. DLT (Orbit).(Возможно что-то другое, эти модели сложно оценить без больших мощностей или кучи времени.
+
−
# На случай пропуска лекции: Обзор основных соревнований по временным рядам.
+
  
 
== Домашние задания ==
 
== Домашние задания ==
Строка 159: Строка 155:
  
 
'''Домашнее задание’''
 
'''Домашнее задание’''
 +
 +
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/homeworks/hw5/hw5.pdf Задание]
  
 
== Контрольная работа ==
 
== Контрольная работа ==

Текущая версия на 21:00, 11 июня 2024

О курсе

Курс по выбору для студентов для студентов 3 курса в 3-4 модулях.

Лектор: Демешев Борис Борисович

Лекции проходят онлайн

Ссылка:

Семинарист: Зехов Матвей Сергеевич

Семинары проходят гибридно. Очно + трансляция.

Ссылка:

Итоговая оценка за курс

ДЗ = 0.2 * ДЗ_1 + 0.2 * ДЗ_2 + 0.2 * ДЗ_3 + 0.2 * ДЗ_4 + 0.2 * ДЗ_теор.

Накоп. = ⅔ * ДЗ + ⅓ * КР

Итог = Округление(0.75 * Накоп. + 0.25 * Экз.)

где ДЗ_i — оценка за i-е практическое ДЗ, ДЗ_теор. – оценка за теоретическое ДЗ, КР — оценка за контрольную работу, Накоп. — накопленная оценка. Экз. — оценка за экзамен.

Округление арифметическое.

Автоматы

Всем студентам может быть автоматом выставлена оценка за экзамен, равная Минимум(7,Накоп.). Итоговая оценка будет рассчитана по стандартной формуле. При явке на экзамен эта возможность аннулируется.

Дополнительные условия

  • При невозможности выполнения любого из ДЗ по уважительной причине и при наличии соответствующей справки, студент вправе перенести вес ДЗ на Экзамен. Для этого необходимо передать справку в учебную часть, а также уведомить семинариста.
  • При пропуске КР по уважительной причине вес КР переносится на Экзамен. Автомат в таком случае не может быть выставлен.

Полезные ссылки

Телеграм-чат курса

Гитхаб курса

Плейлист с записями

Таблица с оценками

Задачник

Лекции

  1. (Борис) Различные задачи на рядах. Простые алгоритмы сглаживания. LOESS. Общее про ряды: сезонность, цикличность, тренд. STL. Запись Конспект Черновик лекции
  2. (Борис) MSTL-разложение. Сведение к табличной задаче. Инжиниринг переменных. Запись Конспект
  3. (Борис) ETS-модель. Аддитивная постановка. Запись Конспект
  4. (Борис) ETS-модель. Мультипликативная постановка. Запись Конспект
  5. (Борис) Информационный критерий Акаике. Дивергенция Кульбака-Лейблера. Запись Конспект
  6. (Борис) Белый шум. MA-процесс. Оператор лага. Автокорреляция и частная автокорреляция. Запись Конспект
  7. (Борис) Разница между процессом и уравнением. AR(p)-процесс. Стационарные решения AR(p)-уравнения. Запись Конспект
  8. (Борис) Детерминированный и стохастический тренд. Порядок интеграции. ARMA, ARIMA. Запись Конспект
  9. (Борис) ADF-тест, KPSS-тест. Запись Конспект
  10. (Матвей) VAR. Запись Конспект
  11. (Матвей) SVAR. Запись Конспект
  12. (Борис) GARCH-модель. Запись Конспект
  13. (Борис) Правдоподобие GARCH-модели Запись Конспект
  14. (Иван, дополнительная) Байесовские VAR. Запись Конспект
  15. (Илья) Копулы. Запись Конспект
  16. (Матвей) RNN, LSTM, GRU. Запись Слайды
  17. (Матвей) Attention. Трансформеры. Запись Курс Лены Войты Слайды
  18. (Матвей) Классификация временных рядов. DTW. Запись Конспект
  19. (Матвей) Иерархические модели. Запись Конспект
  20. (Борис) Фильтр Калмана. [Запись] Конспект

Семинары

  1. Загрузка и обработка данных с датами. Периодические и непериодические данные. Основные особенности строения временных рядов. Автокорреляции и частные автокорреляции. Запись Ноутбук-ликбез Основной ноутбук Черновик семинара
  2. Обработка пропусков. STL. MSTL. Инжиниринг фичей. Многошаговое прогнозирование. Прямая и рекурсивная стратегии. Запись Конспект Ноутбук Черновик семинара
  3. Модели ETS. Правдоподобие. Прогнозирование. Запись Конспект Ноутбук
  4. Общий алгоритм работы с временными рядами. Техники кросс-валидации. Отбор моделей. Запись Конспект
  5. Примеры оценки ETS-моделей на данных. Тест Диболда-Мариано. Запись Ноутбук
  6. Решение задач. Оператор лага. Стационарные процессы. Запись Ноутбук
  7. Решение задач. AR(p). MA(q). Запись Конспект
  8. Решение задач. Правдоподобие AR(1). Правдоподобие RW. Запись Конспект
  9. SARIMA (практика). Запись Ноутбук
  10. SVAR, IRF, FEVD. Запись Конспект
  11. SVAR (продолжение). VAR в Python. Запись Конспект Код на R Ноутбук
  12. Введение в оценку риска. Value-at-Risk. Expected shortfall. Исторический и параметрический подходы. Запись Ноутбук 1 Ноутбук 2
  13. ARCH-GARCH. Filtered Historical Simulation. Запись Ноутбук
  14. (Дополнительный). Байесовские VAR. Запись Конспект
  15. Оценка риска портфеля. Базовые модели. Совместные распределения и ядровая оценка плотности. Запись Ноутбук
  16. RNN, LSTM, GRU. (Никто не пришёл) Ноутбук
  17. Attention. Трансформеры. Запись Ноутбук 1 Ноутбук 2
  18. Классификация временных рядов. (Запись накрылась) Запись прошлого года Ноутбук Ноутбуки TSFresh
  19. Иерархические модели. Запись Дока HierarchicalForecast Много ноутбуков
  20. Подготовка к экзамену. Запись Конспект

Домашние задания

Общие правила

Домашние задания сдаются в энитаск. Инвайт был выслан в групповой чат. Название основного файла должно быть в формате Surname_name_HW#.ipynb, где # - номер задания.

Мягких дедлайнов нет. Все дедлайны жёсткие.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Студент имеет право два раза за курс просрочить дедлайн по любому из ДЗ (практическому или теоретическому) на 24 часа без штрафа. Или можно просрочить одно ДЗ на 48 часов. Студенты, ни разу не воспользовавшиеся этой возможностью, смогут получить почтовую открытку от семинариста.

В задачах на визуализацию все графики должны иметь оси/заголовки и прочие обязательные атрибуты. При их отсутствии графики оцениваться не будут.


Практические задания

Домашнее задание 1

Выдано: 12.02.2024 в 14.50

Дедлайн: 25.02.2024 в 23.59

Задание

Данные

Домашнее задание 2

Выдано: 01.03.2024 в 16.20

Дедлайн: 17.03.2024 в 23.59

Задание

Данные

Домашнее задание 3

Выдано: 17.04.2024 в 19.00

Дедлайн: 28.04.2024 в 23.59

Задание

Данные

Домашнее задание 4

Выдано: 30.04.2024 в 23.30

Дедлайн: 19.05.2024 в 23.59 (Для 2-го курса ШАДа: 15.05 в 23.59)

Задание

Теоретические задания

'Домашнее задание’

Задание

Контрольная работа

Вариант 2023

Вариант 2021 Решение

Вариант 2020


Экзамен

Вариант 2023 Пересдача 2023

Вариант 2021

Вариант 2020

Страницы прошлых лет

2023

2021

2020

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Моделирование_временных_рядов_2023/24&oldid=85314»