Time series modelling 22 23 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 37: Строка 37:
 
*При пропуске КР по уважительной причине вес КР переносится на Экзамен. Автомат в таком случае не может быть выставлен.
 
*При пропуске КР по уважительной причине вес КР переносится на Экзамен. Автомат в таком случае не может быть выставлен.
  
 +
== Бортовой журнал ==
 +
 +
==== Неделя 1 ====
 +
 +
[14 января] '''Лекция''': Различные задачи на рядах. Общее про ряды: сезонность, цикличность, тренд. Создание признаков. Лаг, идея растущего и идея скользящего окна. [https://youtu.be/r1bpuABNwMA Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_1.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''': Вспомнить всё! Основные понятия математической статистики в контексте временных рядов. Задача линейной регрессии. Метод максимального правдоподобия. Статистические свойства оценок. Тестирование гипотез. Загрузка и обработка данных с датами. Периодические и непериодические данные. Основные особенности строения временных рядов. Автокорреляции и частные автокорреляции. [https://youtu.be/QIgIHFXhdPU Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_1.ipynb Ноутбук 1] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_2.ipynb Ноутбук 2]
 +
 +
==== Неделя 2 ====
 +
 +
[21 января] '''Лекция''': LOESS-регрессия. Интенсивность тренда. STL-разложение. Выборочная ACF. [https://www.youtube.com/watch?v=G7QaD95H3XY&list=PLHPTLBeVYc8zKp6vneEo72V33RELlQR3d&index=3 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_2.pdf Конспект] [https://ocw.mit.edu/courses/economics/14-385-nonlinear-econometric-analysis-fall-2007/lecture-notes/local_lin_reg.pdf Статья про LOESS] [http://www.gardner.fyi/blog/STL-Part-II/ STL простым языком] [http://www.wessa.net/download/stl.pdf Оригинальная статья про STL] [https://otexts.com/fpp3/stlfeatures.html Фичи STL]
 +
 +
'''Семинар''': Обработка пропусков. LOESS-регрессия. STL-разложение. Инжиниринг фичей и использование стандартных регрессоров sklearn. Многошаговое прогнозирование. Прямая и рекурсивная стратегии многошагового прогнозирования. [https://youtu.be/WdIDLQ3NyxY Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_2.ipynb Ноутбук] [https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.375.7885&rep=rep1&type=pdf Хорошая статья про стратегии]
 +
 +
==== Неделя 3 ====
 +
 +
[28 января] '''Лекция''': ETS-модель. Правдоподобие ETS-модели. [https://www.youtube.com/watch?v=F4dv_9sjodY Запись прошлого года] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_3.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''': Модели экспоненциального сглаживания. Модели Хольта-Винтерса. Модели ETS. [https://youtu.be/pojBa3N9mVc Запись] [https://otexts.com/fpp3/expsmooth.html Глава книги Хиндмана]
 +
 +
==== Неделя 4 ====
 +
 +
[4 февраля] '''Лекция''': Мультипликативные ETS-модели. Информационный критерий Акаике. Дивергенция Кульбака-Лейблера [https://youtu.be/NNrRkz7gQ9o Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_4.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''': Примеры оценки ETS-моделей на данных. Общий алгоритм работы с временными рядами. [https://youtu.be/ZaYkSC7lNDU Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_4.ipynb Ноутбук] 
 +
 +
==== Неделя 5 ====
 +
 +
[11 февраля] '''Лекция''': Детерминированные процессы. Теорема Вольда. Белый шум. MA-процесс. Оператор лага. Частная автокорреляция. [https://youtu.be/3Bx7lMHGP1k Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_5.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''': Стационарные процессы. Процессы белого шума. Тестирование данных на наличие серийных автокорреляций. MA(q)-процесс. Вывод теоретических ACF и PACF. [https://youtu.be/Mdm0H3gIJ7A Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_5.ipynb Ноутбук] 
 +
 +
==== Неделя 6 ====
 +
 +
[18 февраля] '''Лекция''': Разница между процессом и уравнением. AR(p)-процесс. Стационарные решения AR(p)-уравнения. [https://youtu.be/b-GNXoX455A Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_6.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''': Прогнозирование среднего и дисперсии MA(q)-процесса. AR(p)-процесс. Корреляционные характеристики AR(p)-процесса. [https://youtu.be/W6ylw2OL7hI Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_5.ipynb Ноутбук] 
 +
 +
==== Неделя 7 ====
 +
 +
[25 февраля] '''Лекция''': ARMA, ARIMA, SARIMA [https://youtu.be/T4QPhtpx7uc Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_7.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''': Прогнозирование среднего и дисперсии AR(p)-процесса. ARMA(p,q)-процесс. Условие существования стационарного решения ARMA-уравнения. [https://youtu.be/5-SIrB8f2-g Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_7.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_7.ipynb Ноутбук]
 +
 +
==== Неделя 8 ====
 +
 +
[4 марта] '''Лекция''': ETS как частный случай ARIMA. Выбор между моделями.  ADF-тест. [https://youtu.be/WBg0C3xJXQg Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_8.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''': Детерминированный и стохастический тренд. KPSS-тест. Порядок интеграции. ARIMA(p,d,q)-процесс. [https://youtu.be/YWOqcOknDCQ Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_8.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_8.ipynb Ноутбук]
 +
 +
==== Неделя 9 ====
 +
 +
[11 марта] '''Лекция''': KPSS-тест. Процедура Хандакара-Хиндмана. [https://youtu.be/WMpgjL48rJ8 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_9.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''': SARIMA. SARIMAX. Тест причинности Гранжера. [https://youtu.be/ZKblbyn8htk Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_9.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_9.ipynb Ноутбук]
 +
 +
==== Неделя 10 ====
 +
 +
[18 марта] '''Лекция''': GARCH-модель. [https://youtu.be/4a6_DteYdH8 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_10.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''': Введение в оценку риска. Value-at-Risk. Expected shortfall. Исторический и параметрический подходы. [https://youtu.be/_8zIuDgIUr8 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_10.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_10_1.ipynb Ноутбук 1] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_10_2.ipynb Ноутбук 2]
 +
 +
==== Неделя 11 ====
 +
 +
[25 марта] '''Лекция''': Не состоялась
 +
 +
'''Семинар''': ARCH-GARCH. Filtered Historical Simulation. [https://youtu.be/cFVdW4pYCT8 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_11.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_11.ipynb Ноутбук]
 +
 +
==== Неделя 12 ====
 +
 +
[8 апреля] '''Лекция''': Копулы [https://youtu.be/S4AbB3BcAnc Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_11.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''': Не состоялся
 +
 +
==== Неделя 13 ====
 +
 +
[15 апреля] '''Лекция''': Классификация временных рядов. DTW. [https://youtu.be/9XcXrY66SsM Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_12.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''': Многомерные модели оценки риска. Смеси распределений. Копулы. [https://youtu.be/TCHjVKGDB3M Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_12_1.ipynb Ноутбук 1] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_12_2.ipynb Ноутбук 2]
 +
 +
==== Неделя 14 ====
 +
 +
[22 апреля] '''Лекция''': Введение в байесовский анализ. Важные распределения [https://youtu.be/McXBTzgkFVo Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_13.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''':  Классификация временных рядов. [https://youtu.be/VnJoXhijj9M Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_13/sem_13.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_13/sem_13.ipynb Ноутбук]
 +
 +
==== Неделя 15 ====
 +
 +
[29 апреля] '''Лекция''': Априорное распределение Джеффриса. [https://youtu.be/ya1Sc5xB2i0 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_14.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''':  Гауссовские процессы. [https://youtu.be/sw1p1ohkWcs Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_14.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_14.ipynb Ноутбук]
 +
 +
==== Неделя 16 ====
 +
 +
[18 мая] '''Лекция (восстановленная)''' ETS => DLT. [https://youtu.be/n6I4Nlw1qeU Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_15.pdf Конспект][https://bdemeshev.github.io/om_ts/ets2dlt Красивый конспект]
 +
 +
[20 мая] '''Лекция''': Гауссовские процессы. [https://youtu.be/dKcGdjWa05c Видео][https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_16.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''':  Байесовская оптимизация. Модель Prophet. [https://youtu.be/DJauwIYJE58 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_15.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_15.ipynb Ноутбук]
 +
 +
==== Неделя 17 ====
 +
 +
[27 мая] '''Лекция''': Иерархические модели временных рядов. [https://youtu.be/jn2qzvRwpU4 Видео]
 +
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_17.pdf Конспект]
 +
 +
'''Семинар''':  Модели пакета Orbit. [https://youtu.be/rpzgOuiiXBk Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_16.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_16.ipynb Ноутбук]
 +
 +
==== Неделя 18 ====
 +
 +
[3 июня] '''Лекция''': Сравнение прогнозов. Алгоритм MSTL. [https://youtu.be/2moTUnCzUp0 Видео]
 +
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_18.pdf Конспект][https://bdemeshev.github.io/om_ts/forecast_comparison Черновик красивого конспекта]
 +
 +
'''Семинар''':  Иерархические модели. [https://youtu.be/2QUT8ihTky4 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_17.ipynb Ноутбук]
 +
 +
==== Неделя 19 ====
 +
 +
[10 июня] '''Лекция''': Решение задач. [https://youtu.be/Mo1Dn7Y15uA Видео]
 +
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_19.pdf Конспект]
  
 
=== Полезные ссылки ===
 
=== Полезные ссылки ===

Версия 15:03, 15 января 2023

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 онлайн

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.

Бортовой журнал

Неделя 1

[14 января] Лекция: Различные задачи на рядах. Общее про ряды: сезонность, цикличность, тренд. Создание признаков. Лаг, идея растущего и идея скользящего окна. Запись Конспект

Семинар: Вспомнить всё! Основные понятия математической статистики в контексте временных рядов. Задача линейной регрессии. Метод максимального правдоподобия. Статистические свойства оценок. Тестирование гипотез. Загрузка и обработка данных с датами. Периодические и непериодические данные. Основные особенности строения временных рядов. Автокорреляции и частные автокорреляции. Запись Ноутбук 1 Ноутбук 2

Неделя 2

[21 января] Лекция: LOESS-регрессия. Интенсивность тренда. STL-разложение. Выборочная ACF. Запись Конспект Статья про LOESS STL простым языком Оригинальная статья про STL Фичи STL

Семинар: Обработка пропусков. LOESS-регрессия. STL-разложение. Инжиниринг фичей и использование стандартных регрессоров sklearn. Многошаговое прогнозирование. Прямая и рекурсивная стратегии многошагового прогнозирования. Запись Ноутбук Хорошая статья про стратегии

Неделя 3

[28 января] Лекция: ETS-модель. Правдоподобие ETS-модели. Запись прошлого года Конспект

Семинар: Модели экспоненциального сглаживания. Модели Хольта-Винтерса. Модели ETS. Запись Глава книги Хиндмана

Неделя 4

[4 февраля] Лекция: Мультипликативные ETS-модели. Информационный критерий Акаике. Дивергенция Кульбака-Лейблера Запись Конспект

Семинар: Примеры оценки ETS-моделей на данных. Общий алгоритм работы с временными рядами. Видео Ноутбук

Неделя 5

[11 февраля] Лекция: Детерминированные процессы. Теорема Вольда. Белый шум. MA-процесс. Оператор лага. Частная автокорреляция. Запись Конспект

Семинар: Стационарные процессы. Процессы белого шума. Тестирование данных на наличие серийных автокорреляций. MA(q)-процесс. Вывод теоретических ACF и PACF. Видео Ноутбук

Неделя 6

[18 февраля] Лекция: Разница между процессом и уравнением. AR(p)-процесс. Стационарные решения AR(p)-уравнения. Видео Конспект

Семинар: Прогнозирование среднего и дисперсии MA(q)-процесса. AR(p)-процесс. Корреляционные характеристики AR(p)-процесса. Видео Ноутбук

Неделя 7

[25 февраля] Лекция: ARMA, ARIMA, SARIMA Видео Конспект

Семинар: Прогнозирование среднего и дисперсии AR(p)-процесса. ARMA(p,q)-процесс. Условие существования стационарного решения ARMA-уравнения. Видео Конспект Ноутбук

Неделя 8

[4 марта] Лекция: ETS как частный случай ARIMA. Выбор между моделями. ADF-тест. Видео Конспект

Семинар: Детерминированный и стохастический тренд. KPSS-тест. Порядок интеграции. ARIMA(p,d,q)-процесс. Видео Конспект Ноутбук

Неделя 9

[11 марта] Лекция: KPSS-тест. Процедура Хандакара-Хиндмана. Видео Конспект

Семинар: SARIMA. SARIMAX. Тест причинности Гранжера. Видео Конспект Ноутбук

Неделя 10

[18 марта] Лекция: GARCH-модель. Видео Конспект

Семинар: Введение в оценку риска. Value-at-Risk. Expected shortfall. Исторический и параметрический подходы. Видео Конспект Ноутбук 1 Ноутбук 2

Неделя 11

[25 марта] Лекция: Не состоялась

Семинар: ARCH-GARCH. Filtered Historical Simulation. Видео Конспект Ноутбук

Неделя 12

[8 апреля] Лекция: Копулы Видео Конспект

Семинар: Не состоялся

Неделя 13

[15 апреля] Лекция: Классификация временных рядов. DTW. Видео Конспект

Семинар: Многомерные модели оценки риска. Смеси распределений. Копулы. Видео Ноутбук 1 Ноутбук 2

Неделя 14

[22 апреля] Лекция: Введение в байесовский анализ. Важные распределения Видео Конспект

Семинар: Классификация временных рядов. Видео Конспект Ноутбук

Неделя 15

[29 апреля] Лекция: Априорное распределение Джеффриса. Видео Конспект

Семинар: Гауссовские процессы. Видео Конспект Ноутбук

Неделя 16

[18 мая] Лекция (восстановленная) ETS => DLT. Видео КонспектКрасивый конспект

[20 мая] Лекция: Гауссовские процессы. ВидеоКонспект

Семинар: Байесовская оптимизация. Модель Prophet. Видео Конспект Ноутбук

Неделя 17

[27 мая] Лекция: Иерархические модели временных рядов. Видео Конспект

Семинар: Модели пакета Orbit. Видео Конспект Ноутбук

Неделя 18

[3 июня] Лекция: Сравнение прогнозов. Алгоритм MSTL. Видео КонспектЧерновик красивого конспекта

Семинар: Иерархические модели. Видео Ноутбук

Неделя 19

[10 июня] Лекция: Решение задач. Видео Конспект

Полезные ссылки

Телеграм-чат курса

Гитхаб курса

[Таблица с оценками]

Задачник

Контрольная работа

Вариант 2022

Вариант 2021

Экзамен

Вариант 2022

Вариант 2021

Домашние задания

Общие правила

Домашние задания сдаются в энитаск. Инвайт был выслан в групповой чат.

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


Домашнее задание 2


Домашнее задание 3


Домашнее задание 4

Теоретические задания

Домашнее задание

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Time_series_modelling_22_23&oldid=75498»