Моделирование временных рядов 20/21 — различия между версиями
Eliza (обсуждение | вклад) м |
|||
Строка 26: | Строка 26: | ||
==== Неделя 1 ==== | ==== Неделя 1 ==== | ||
− | Лекция: Наивная модель. Оценка параметра. Точечный и интервальный прогноз. Алгоритм DTW. | + | [10 сентября] Лекция: Наивная модель. Оценка параметра. Точечный и интервальный прогноз. Алгоритм DTW. |
Семинар: Визуализация рядов, периодичность, тривиальные модели прогнозирования [https://www.youtube.com/watch?v=Qmvgjob--0o&feature=youtu.be&ab_channel=ФКНВШЭ—дистанционныезанятия Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_1.ipynb Ноутбук] | Семинар: Визуализация рядов, периодичность, тривиальные модели прогнозирования [https://www.youtube.com/watch?v=Qmvgjob--0o&feature=youtu.be&ab_channel=ФКНВШЭ—дистанционныезанятия Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_1.ipynb Ноутбук] | ||
Строка 34: | Строка 34: | ||
==== Неделя 2 ==== | ==== Неделя 2 ==== | ||
− | Лекция: Наилучшее линейное приближение. Обычная и частная корреляция. Стационарность процесса. Очень краткое введение в МНК. | + | [17 сентября] Лекция: Наилучшее линейное приближение. Обычная и частная корреляция. Стационарность процесса. Очень краткое введение в МНК. |
Оценка корреляции. [https://www.youtube.com/watch?v=r-yJXsHrbfo Видео] | Оценка корреляции. [https://www.youtube.com/watch?v=r-yJXsHrbfo Видео] | ||
Строка 41: | Строка 41: | ||
==== Неделя 3 ==== | ==== Неделя 3 ==== | ||
− | Лекция: Модели ETS. Правдоподобие моделей ETS. [https://youtu.be/F4dv_9sjodY видео] | + | [24 сентября] Лекция: Модели ETS. Правдоподобие моделей ETS. [https://youtu.be/F4dv_9sjodY видео] |
Семинар: Модели экспоненциального сглаживания. Модели Хольта-Винтерса. Модели ETS. [https://youtu.be/KU75dnwChCY Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_3.ipynb Ноутбук] | Семинар: Модели экспоненциального сглаживания. Модели Хольта-Винтерса. Модели ETS. [https://youtu.be/KU75dnwChCY Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_3.ipynb Ноутбук] | ||
Строка 47: | Строка 47: | ||
==== Неделя 4 ==== | ==== Неделя 4 ==== | ||
− | Лекция: | + | [1 октября] Лекция: |
Семинар: Стабилизация дисперсии. Отбор моделей. Тестирование качества модели. Информационные критерии. Кросс-валидация. Метрики качества. [https://youtu.be/w_MBMoWJcGA Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_4.ipynb Ноутбук] | Семинар: Стабилизация дисперсии. Отбор моделей. Тестирование качества модели. Информационные критерии. Кросс-валидация. Метрики качества. [https://youtu.be/w_MBMoWJcGA Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_4.ipynb Ноутбук] | ||
Строка 55: | Строка 55: | ||
==== Неделя 5 ==== | ==== Неделя 5 ==== | ||
− | Лекция: | + | [15 октября] Лекция: |
Семинар: Ансамблирование. Лаговые полиномы. AR-процесс, вывод автокорреляции и частной автокорреляции. [https://youtu.be/WlzPAkZnRGg Видео] | Семинар: Ансамблирование. Лаговые полиномы. AR-процесс, вывод автокорреляции и частной автокорреляции. [https://youtu.be/WlzPAkZnRGg Видео] | ||
Строка 61: | Строка 61: | ||
==== Неделя 6 ==== | ==== Неделя 6 ==== | ||
− | Лекция: | + | [29 октября] Лекция: |
Семинар: MA-процесс. ARMA-процесс. Условие стационарности/стабильности процесса. Примеры симуляций. [https://youtu.be/3Q7YhpFBmWc Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_6.ipynb Ноутбук] | Семинар: MA-процесс. ARMA-процесс. Условие стационарности/стабильности процесса. Примеры симуляций. [https://youtu.be/3Q7YhpFBmWc Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_6.ipynb Ноутбук] | ||
Строка 67: | Строка 67: | ||
==== Неделя 7 ==== | ==== Неделя 7 ==== | ||
− | Лекция: AR-процесс. Теорема о стационарных решениях. | + | [5 ноября] Лекция: AR-процесс. Теорема о стационарных решениях. |
Семинар: Проблема нестационарности. Модели трендов. Детерминированный и стохастический тренды. ARIMA-модель. [https://youtu.be/dTpReT0ohpw Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_7.ipynb Ноутбук] | Семинар: Проблема нестационарности. Модели трендов. Детерминированный и стохастический тренды. ARIMA-модель. [https://youtu.be/dTpReT0ohpw Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_7.ipynb Ноутбук] | ||
Строка 74: | Строка 74: | ||
==== Неделя 8 ==== | ==== Неделя 8 ==== | ||
− | Лекция: | + | [12 ноября] Лекция: |
Семинар: Тестирование нестационарности. ADF-тест. KPSS-тест. Стратегии прогнозирования: прямая и рекурсивная. [https://youtu.be/wylBal05Lc8 Видео] | Семинар: Тестирование нестационарности. ADF-тест. KPSS-тест. Стратегии прогнозирования: прямая и рекурсивная. [https://youtu.be/wylBal05Lc8 Видео] | ||
− | + | ||
+ | ==== Неделя 9 ==== | ||
+ | |||
+ | [19 ноября] Лекция: | ||
+ | |||
+ | Семинар: | ||
+ | |||
+ | ==== Неделя 10 ==== | ||
+ | |||
+ | [26 ноября] Лекция: | ||
+ | |||
+ | Семинар: | ||
+ | |||
+ | ==== Неделя 11 ==== | ||
+ | |||
+ | [3 декабря] Лекция: | ||
+ | |||
+ | Семинар: | ||
+ | |||
+ | ==== Неделя 12 ==== | ||
+ | |||
+ | [10 декабря] Лекция: | ||
+ | |||
+ | Семинар: | ||
+ | |||
+ | ==== Неделя 13 ==== | ||
+ | |||
+ | [17 декабря] Лекция: | ||
+ | |||
+ | Семинар: | ||
+ | |||
=== Контрольная работа === | === Контрольная работа === |
Версия 22:40, 15 ноября 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
Боевой листок
Неделя 1
[10 сентября] Лекция: Наивная модель. Оценка параметра. Точечный и интервальный прогноз. Алгоритм DTW.
Семинар: Визуализация рядов, периодичность, тривиальные модели прогнозирования Видео Ноутбук
Дополнительно: видео про DTW
Неделя 2
[17 сентября] 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
Неделя 3
[24 сентября] Лекция: Модели ETS. Правдоподобие моделей ETS. видео
Семинар: Модели экспоненциального сглаживания. Модели Хольта-Винтерса. Модели ETS. Видео Ноутбук
Неделя 4
[1 октября] Лекция:
Семинар: Стабилизация дисперсии. Отбор моделей. Тестирование качества модели. Информационные критерии. Кросс-валидация. Метрики качества. Видео Ноутбук
Неделя 5
[15 октября] Лекция:
Семинар: Ансамблирование. Лаговые полиномы. AR-процесс, вывод автокорреляции и частной автокорреляции. Видео
Неделя 6
[29 октября] Лекция:
Семинар: MA-процесс. ARMA-процесс. Условие стационарности/стабильности процесса. Примеры симуляций. Видео Ноутбук
Неделя 7
[5 ноября] Лекция: AR-процесс. Теорема о стационарных решениях.
Семинар: Проблема нестационарности. Модели трендов. Детерминированный и стохастический тренды. ARIMA-модель. Видео Ноутбук
Неделя 8
[12 ноября] Лекция:
Семинар: Тестирование нестационарности. ADF-тест. KPSS-тест. Стратегии прогнозирования: прямая и рекурсивная. Видео
Неделя 9
[19 ноября] Лекция:
Семинар:
Неделя 10
[26 ноября] Лекция:
Семинар:
Неделя 11
[3 декабря] Лекция:
Семинар:
Неделя 12
[10 декабря] Лекция:
Семинар:
Неделя 13
[17 декабря] Лекция:
Семинар:
Контрольная работа
условие, дропбокс для загрузки решений.
Домашние задания
Общие правила
Домшние 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.
В задачах на визуализацию все графики должны иметь оси/заголовки и прочие обязательные атрибуты. При их отсутствии графики оцениваться не будут.
Формат файла для сдачи домашнего задания:
Схема: ДЗ_{Номер домашнего задания}_{Фамилия кириллицей}_{Город (Москва/Петербург)}.ipynb
Пример: ДЗ_1_Зехов_Петербург.ipynb
Домашнее задание 1
Обработка данных. Визуализация. Построение тривиальных моделей прогнозирования.
Выдается: 27.09.2020 18.00
Дедлайн: 09.10.2020 23.00
Домашнее задание 2
Стабилизация дисперсии. Отбор моделей. Тестирование качества оценки модели. Кросс-валидация.
Выдается: 06.10.2020 18.30
Дедлайн: 18.10.2020 23.00
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