Моделирование временных рядов 20/21 — различия между версиями
Bdemeshev (обсуждение | вклад) (→Боевой листок) |
|||
| Строка 35: | Строка 35: | ||
Оценка корреляции. [https://www.youtube.com/watch?v=r-yJXsHrbfo Видео] | Оценка корреляции. [https://www.youtube.com/watch?v=r-yJXsHrbfo Видео] | ||
| − | + | Семинар: Задача линейной регрессии. Метод наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Статистические свойства оценок. Автокорреляции. [https://youtu.be/dVrsAXHytgw Видео] | |
=== Домашние задания === | === Домашние задания === | ||
Версия 19:17, 24 сентября 2020
Содержание
О курсе
Курс по выбору для студентов для студентов 3 и 4 курса в 1-2 модулях.
Лектор: Демешев Борис Борисович
Лекции проходят на Покровке по четвергам в ауд. M203 (18:10 - 19:30)
Семинарист: Зехов Матвей Сергеевич
Семинары проходят на Покровке по вторникам в ауд. D504 (09:30 - 10:50)
Полезные ссылки
Телеграм-чат курса: https://t.me/joinchat/D7t-fhh536WKWc7kj3Amxw
Anytask курса: https://anytask.org/course/707
Гитхаб курса: https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course
Боевой листок
Неделя 1
Лекция: Наивная модель. Оценка параметра. Точечный и интервальный прогноз. Алгоритм DTW.
Семинар: Визуализация рядов, периодичность, тривиальные модели прогнозирования Запись
Дополнительно: видео про DTW
Неделя 2
Лекция: Наилучшее линейное приближение. Обычная и частная корреляция. Стационарность процесса. Очень краткое введение в МНК. Оценка корреляции. Видео
Семинар: Задача линейной регрессии. Метод наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Статистические свойства оценок. Автокорреляции. Видео
Домашние задания
Домашнее задание 1
Классификация и кластеризация временных рядов. Визуализация.
Выдается: Дедлайн:
Домашнее задание 2
Предварительная обработка данных. Тривиальные модели прогнозирования. Модель ETS.
Домашнее задание 3
Модели ARIMA/SARIMA
Домашнее задание 4
Модели с ненаблюдаемыми компонентами. Фильтр Калмана.
Итоговая оценка за курс
Итог = 0.4 * ДЗ + 0.3 * КР + 0.3 * Экз
ДЗ — средняя оценка за домашние задания
КР — оценка за контрольную работу
Экз — оценка за письменный экзамен
Литература
- Tsay R. S. Analysis of financial time series
- Лекции курса по временным рядам от MIT.
- Коралов Л.Б., Синай Я.Г. — Теория вероятностей и случайные процессы
- Van der Vaart A. W. Time series lecture notes
- Hyndman R. J., Athanasopoulos G. Forecasting principles and practice, книга написана для языка R, однако можно найти полезные материалы по теории, в частности, по моделям ETS
