Time series modelling 22 23 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «== О курсе == Курс по выбору для студентов для студентов 3 курса в 3-4 модулях. '''Лектор:''' Де…»)
 
 
(не показано 69 промежуточных версии этого же участника)
Строка 5: Строка 5:
 
'''Лектор:''' Демешев Борис Борисович
 
'''Лектор:''' Демешев Борис Борисович
  
−
Лекции проходят на Покровке по пятницам в 9.30, аудитория М203
+
Лекции проходят онлайн
 +
 
 +
Ссылка:
  
 
'''Семинарист:''' Зехов Матвей Сергеевич
 
'''Семинарист:''' Зехов Матвей Сергеевич
  
−
Семинары проходят на Покровке по понедельникам в 9.30, аудитория М203
+
Семинары проходят онлайн
  
 +
Ссылка:
  
 
=== Итоговая оценка за курс ===
 
=== Итоговая оценка за курс ===
Строка 30: Строка 33:
 
=== Дополнительные условия ===
 
=== Дополнительные условия ===
  
−
*При невозможности выполнения любого из ДЗ по уважительной причине и при наличии соответствующей справки, студент вправе перенести вес ДЗ на КР. Для этого необходимо передать справку в учебную часть, а также уведомить семинариста.
+
*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.
 
*При пропуске КР по уважительной причине вес КР переносится на Экзамен. Автомат в таком случае не может быть выставлен.
  
 +
== Полезные ссылки ==
  
−
=== Полезные ссылки ===
+
[https://t.me/+K01_JOKR59c3MWZi Телеграм-чат курса]
−
 
+
−
[https://t.me/+xlchbr97XBdiNmYy Телеграм-чат курса]
+
  
 
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course Гитхаб курса]
 
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course Гитхаб курса]
  
−
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1TQh8d80ZkiNrvbKVBnk7CBWq3L1-K7yJSgmP8Ty9GxM/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
+
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1om24DH7bLkYYlTVF7LjG6XGc3vm9Ff7arcyRfDzfFEA/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
  
 
[https://github.com/bdemeshev/ts_pset Задачник]
 
[https://github.com/bdemeshev/ts_pset Задачник]
  
−
== Боевой листок ==
+
== Бортовой журнал ==
  
 
==== Неделя 1 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': Различные задачи на рядах. Общее про ряды: сезонность, цикличность, тренд. Создание признаков. Лаг, идея растущего и идея скользящего окна. [https://youtu.be/ceupfkBm7wo Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_01.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]
+
'''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/KRMwtWUrurU Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_00.ipynb Ноутбук 1] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_01.ipynb Ноутбук 2]
  
 
==== Неделя 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]  
+
'''Лекция''': LOESS-регрессия. Интенсивность тренда. STL-разложение. MSTL-разложение. [https://youtu.be/C_wzKSkdI1s Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_02.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]
+
'''Семинар''': Обработка пропусков. LOESS-регрессия. STL-разложение. Инжиниринг фичей и использование стандартных регрессоров sklearn. Многошаговое прогнозирование. Прямая и рекурсивная стратегии многошагового прогнозирования. [https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.375.7885&rep=rep1&type=pdf Хорошая статья про стратегии] [https://youtu.be/WZ5mtEN90Uo Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_02.ipynb Ноутбук]
  
 
==== Неделя 3 ====
 
==== 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]  
+
'''Лекция''': ETS-модель. Правдоподобие ETS-модели. [https://youtu.be/WQov0suf_mI Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_03.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]
+
'''Семинар''': Модели экспоненциального сглаживания. Модели Хольта-Винтерса. Модели ETS. [https://youtu.be/d1E9aYRyBcQ Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_03.pdf Конспект] [https://otexts.com/fpp3/expsmooth.html Глава книги Хиндмана]
  
 
==== Неделя 4 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': Мультипликативные ETS-модели. Информационный критерий Акаике. Дивергенция Кульбака-Лейблера. [https://youtu.be/2zdmI7rgqys Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_04.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]
+
'''Семинар''': Примеры оценки ETS-моделей на данных. Общий алгоритм работы с временными рядами. [https://youtu.be/tfwU75tIZ9o Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_04.ipynb Ноутбук]
  
 
==== Неделя 5 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': Детерминированные процессы. Теорема Вольда. Белый шум. MA-процесс. Оператор лага. Автокорреляция и частная автокорреляция. [https://youtu.be/5vWy_tk8UxY Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_05.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]
+
'''Семинар''': Стационарные процессы. Процессы белого шума. Тестирование данных на наличие серийных автокорреляций. MA(q)-процесс. Вывод теоретических ACF и PACF. Прогнозирование среднего и дисперсии MA(q)-процесса. [https://youtu.be/a75iWEiQ7Jg Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_05.ipynb Ноутбук] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_05.pdf Конспект]
  
 
==== Неделя 6 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': Разница между процессом и уравнением. AR(p)-процесс. Стационарные решения AR(p)-уравнения. [https://youtu.be/AAsHAWJbt5w Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_06.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]
+
'''Семинар''': AR(p)-процесс. Корреляционные характеристики AR(p)-процесса. Прогнозирование среднего и дисперсии AR(p)-процесса. [https://www.youtube.com/watch?v=iQ89o2pTNFo&list=PLHPTLBeVYc8xL4BtpaC4SpgKhKjoQhkIn&index=12 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_06.ipynb Ноутбук] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_06.pdf Конспект]
  
 
==== Неделя 7 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': ARMA, ARIMA, SARIMA, KPSS-тест. [https://youtu.be/ZMVyTS4Yjlo Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_07.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]
+
'''Семинар''': Детерминированный и стохастический тренд. Порядок интеграции. ARIMA(p,d,q)-процесс. [https://youtu.be/sU5ZrpEHTdk Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_07.pdf Конспект]
  
 
==== Неделя 8 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''':  Пропуск
  
−
'''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]
+
'''Семинар''': Обзор основных соревнований по временным рядам. [https://youtu.be/80I76-ErimI Запись]
  
 
==== Неделя 9 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': ADF-тест. ETS как частный случай ARIMA. Выбор между моделями. [https://youtu.be/Zyrj7gzrU78 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_08.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]
+
'''Семинар''': Подготовка к КР. [https://youtu.be/9-x1EblC2HE Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_09.pdf Конспект]
  
 
==== Неделя 10 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': Подготовка к КР. [https://youtu.be/GUPtU0mnAjk Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_09.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]
+
'''Семинар''': Введение в оценку риска. Value-at-Risk. Expected shortfall. Исторический и параметрический подходы. [https://youtu.be/4kJ8k1toVQE Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_10_1.ipynb Ноутбук 1] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_10_2.ipynb Ноутбук 2]
  
 
==== Неделя 11 ====
 
==== Неделя 11 ====
  
−
[25 марта] '''Лекция''': Не состоялась
+
'''Лекция''': GARCH-модель. [https://youtu.be/OwTD3R-E63c Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_10.pdf Конспект]
  
−
'''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]
+
'''Семинар''': КР
  
 
==== Неделя 12 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': Копулы. [https://youtu.be/XhgzQvY9Z4Q Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_11.pdf Конспект]
  
−
'''Семинар''': Не состоялся
+
'''Семинар''': ARCH-GARCH. Filtered Historical Simulation. [https://youtu.be/It3w0Rz7sGg Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_11.ipynb Ноутбук] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_11.pdf Конспект]
  
 
==== Неделя 13 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': Копулы (продолжение). Правдоподобие GARCH-модели. [https://youtu.be/CJauTJtCd2k Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-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]
+
'''Семинар''': Оценка риска портфеля. Базовые модели. Совместные распределения и ядровая оценка плотности. [https://youtu.be/uN6-HpT6JwU Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_12.ipynb Ноутбук] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_12.pdf Конспект]
  
 
==== Неделя 14 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': Гауссовские процессы. [https://youtu.be/YEawdX3OyWc Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_14.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]  
+
'''Семинар''':   Гауссовские процессы. [https://youtu.be/4gvV_IUJSwY Запись]
 +
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_13.ipynb Ноутбук] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_13.pdf Презентация]
  
 
==== Неделя 15 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': Байесовская оптимизация. Многомерные модели. VAR. [https://youtu.be/lFKIWGtMbc8 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-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]
+
'''Семинар''': Байесовская оптимизация. [https://youtu.be/-xv5awgpi6Y Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_14.ipynb Ноутбук] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_14.pdf Конспект]
  
 
==== Неделя 16 ====
 
==== 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]
+
'''Лекция''': VAR. [https://youtu.be/7Ft5LXb8Z3s Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_15.pdf 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''': Никто не пришёл. /Грустный тромбон/
−
 
+
−
'''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 ====
 
==== Неделя 17 ====
  
−
[27 мая] '''Лекция''': Иерархические модели временных рядов. [https://youtu.be/jn2qzvRwpU4 Видео]  
+
'''Лекция''': Иерархические модели. [https://youtu.be/47GsKhrqsHM Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_16.pdf Конспект]
−
[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]
+
'''Семинар''': IRF. SVAR. Иерархические модели. [https://youtu.be/DiVQt0yFEAM Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_16_01.ipynb Ноутбук 1] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_16_02.ipynb Ноутбук 2] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_16_03.ipynb Ноутбук 3] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_16.pdf Конспект]
  
 
==== Неделя 18 ====
 
==== Неделя 18 ====
  
−
[3 июня] '''Лекция''': Сравнение прогнозов. Алгоритм MSTL. [https://youtu.be/2moTUnCzUp0 Видео]
+
'''Лекция''': Классификация временных рядов. DTW. [https://youtu.be/2LdNsjEKt1E Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_17.pdf Конспект]
−
[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]
+
'''Семинар''': Классификация временных рядов. [https://youtu.be/i9I_vvb8Wj0 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_17.ipynb Ноутбук] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_17.pdf Конспект]
  
 
==== Неделя 19 ====
 
==== Неделя 19 ====
  
−
[10 июня] '''Лекция''': Решение задач. [https://youtu.be/Mo1Dn7Y15uA Видео]
+
'''Лекция''': Введение в байесовский анализ. Prophet. DLT. [https://youtu.be/woydHkJioQU Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_18.pdf Конспект]
−
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_19.pdf Конспект]
+
 
 +
'''Семинар''': Prophet. DLT (Orbit). [https://youtu.be/vRMY0o96HeM Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_18.ipynb Ноутбук] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_18.pdf Конспект]
 +
 
 +
==== Неделя 20 ====
 +
 
 +
'''Лекция''': Фильтр Калмана. [https://youtu.be/xZOik9MFxno Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/lectures/lecture_19.pdf Конспект]
 +
 
 +
'''Семинар''': Подготовка к экзамену. [https://youtu.be/huDREi-MdWA Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/seminars/sem_19.pdf Конспект]
  
 
== Контрольная работа ==
 
== Контрольная работа ==
  
−
[https://github.com/bdemeshev/tseries_hse_2020_21/raw/main/kr_01/ts_kr_01.pdf Вариант прошлого года]
+
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/midterm/midterm.pdf Вариант 2022] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/midterm/solution.pdf Решение
 +
 
 +
[https://github.com/bdemeshev/tseries_hse_2020_21/raw/main/kr_01/ts_kr_01.pdf Вариант 2021]
  
 
== Экзамен ==
 
== Экзамен ==
  
−
[https://github.com/bdemeshev/tseries_hse_2020_21/raw/main/exam/ts_exam.pdf Вариант прошлого года]
+
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/final/final.pdf Вариант 2022]
 +
 
 +
[https://github.com/bdemeshev/tseries_hse_2020_21/raw/main/exam/ts_exam.pdf Вариант 2021]
  
 
== Домашние задания ==
 
== Домашние задания ==
Строка 182: Строка 192:
  
 
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.
 
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.
 
В задачах на визуализацию все графики должны иметь оси/заголовки и прочие обязательные атрибуты. При их отсутствии графики оцениваться не будут.
Строка 192: Строка 204:
 
Обработка данных. Визуализация. Использование стандартных моделей машинного обучения. Генерация признаков. Стратегии прогнозирования.
 
Обработка данных. Визуализация. Использование стандартных моделей машинного обучения. Генерация признаков. Стратегии прогнозирования.
  
−
Выдается: 30.01.2022 02.00
+
Выдается: 04.02.2023 19.30
  
−
Дедлайн: 11.10.2022 23.59
+
Дедлайн: 18.02.2023 23.59
  
−
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw1/hw1.ipynb Задание]
+
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/homeworks/hw1/hw1.ipynb Задание]
 +
 
 +
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/homeworks/hw1/data.csv Данные]
  
−
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw1/data.csv Данные]
 
  
  
 
'''Домашнее задание 2'''
 
'''Домашнее задание 2'''
  
−
Кросс-валидация. STL-разложение. ETS-модель.
+
Обработка данных. Визуализация. Использование стандартных моделей машинного обучения. Генерация признаков. Стратегии прогнозирования.
  
−
Выдается: 20.02.2022 03.00
+
Выдается: 23.02.2023 17.00
  
−
Дедлайн: 08.03.2022 23.59
+
Дедлайн: 11.03.2023 23.59
  
−
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw2/hw_2.ipynb Задание]
+
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/homeworks/hw2/hw2.ipynb Задание]
  
−
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw2/atm.csv Данные 1]
+
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/homeworks/hw2/atm.csv Данные 1]
  
−
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw2/events.csv Данные 2]
+
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/homeworks/hw2/events.csv Данные 2]
  
  
 
'''Домашнее задание 3'''
 
'''Домашнее задание 3'''
  
−
SARIMAX-модель.
+
SARIMA
  
−
Выдается: 30.03.2022 18.00
+
Выдается: 16.04.2023 23.00
  
−
Дедлайн: 16.04.2022 23.59
+
Дедлайн: 30.04.2023 23.59
  
−
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw3/hw_3.ipynb Задание]
+
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/homeworks/hw3/hw3.ipynb Задание]
 +
 
 +
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/homeworks/hw3/data.csv Данные]
  
−
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw3/data.csv Данные]
 
  
  
 
'''Домашнее задание 4'''
 
'''Домашнее задание 4'''
  
−
VaR и ES портфеля.
+
Многомерная оценка риска
  
−
Выдается: 21.04.2022 18.00
+
Выдается: 14.05.2023 01.00
  
−
Дедлайн: 10.05.2022 23.59
+
Дедлайн: 304.06.2023 23.59
  
−
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw4/hw_4.ipynb Задание]
+
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2023-spring/homeworks/hw4/hw4.ipynb Задание]
  
 
=== Теоретические задания ===
 
=== Теоретические задания ===
  
 
'''Домашнее задание'''
 
'''Домашнее задание'''
−
 
−
 
−
Выдается: 27.05.2022 20.00
 
−
 
−
Дедлайн: 12.06.2022 23.59
 
−
 
−
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homework-theory/hw.pdf Задание]
 

Текущая версия на 16:27, 23 июня 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.

Полезные ссылки

Телеграм-чат курса

Гитхаб курса

Таблица с оценками

Задачник

Бортовой журнал

Неделя 1

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

Лекция: LOESS-регрессия. Интенсивность тренда. STL-разложение. MSTL-разложение. 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. Хорошая статья про стратегии Запись Ноутбук

Неделя 3

Лекция: ETS-модель. Правдоподобие ETS-модели. Запись Конспект

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

Неделя 4

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. Запись Ноутбук

Неделя 5

Лекция: Детерминированные процессы. Теорема Вольда. Белый шум. MA-процесс. Оператор лага. Автокорреляция и частная автокорреляция. Запись Конспект

Семинар: Стационарные процессы. Процессы белого шума. Тестирование данных на наличие серийных автокорреляций. MA(q)-процесс. Вывод теоретических ACF и PACF. Прогнозирование среднего и дисперсии MA(q)-процесса. Запись Ноутбук Конспект

Неделя 6

Лекция: Разница между процессом и уравнением. AR(p)-процесс. Стационарные решения AR(p)-уравнения. Запись Конспект

Семинар: AR(p)-процесс. Корреляционные характеристики AR(p)-процесса. Прогнозирование среднего и дисперсии AR(p)-процесса. Запись Ноутбук Конспект

Неделя 7

Лекция: ARMA, ARIMA, SARIMA, KPSS-тест. Запись Конспект

Семинар: Детерминированный и стохастический тренд. Порядок интеграции. ARIMA(p,d,q)-процесс. Запись Конспект

Неделя 8

Лекция: Пропуск

Семинар: Обзор основных соревнований по временным рядам. Запись

Неделя 9

Лекция: ADF-тест. ETS как частный случай ARIMA. Выбор между моделями. Запись Конспект

Семинар: Подготовка к КР. Запись Конспект

Неделя 10

Лекция: Подготовка к КР. Запись Конспект

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

Неделя 11

Лекция: GARCH-модель. Запись Конспект

Семинар: КР

Неделя 12

Лекция: Копулы. Запись Конспект

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

Неделя 13

Лекция: Копулы (продолжение). Правдоподобие GARCH-модели. Запись Конспект

Семинар: Оценка риска портфеля. Базовые модели. Совместные распределения и ядровая оценка плотности. Запись Ноутбук Конспект

Неделя 14

Лекция: Гауссовские процессы. Запись Конспект

Семинар: Гауссовские процессы. Запись Ноутбук Презентация

Неделя 15

Лекция: Байесовская оптимизация. Многомерные модели. VAR. Запись Конспект

Семинар: Байесовская оптимизация. Запись Ноутбук Конспект

Неделя 16

Лекция: VAR. Запись Конспект

Семинар: Никто не пришёл. /Грустный тромбон/

Неделя 17

Лекция: Иерархические модели. Запись Конспект

Семинар: IRF. SVAR. Иерархические модели. Запись Ноутбук 1 Ноутбук 2 Ноутбук 3 Конспект

Неделя 18

Лекция: Классификация временных рядов. DTW. Запись Конспект

Семинар: Классификация временных рядов. Запись Ноутбук Конспект

Неделя 19

Лекция: Введение в байесовский анализ. Prophet. DLT. Запись Конспект

Семинар: Prophet. DLT (Orbit). Запись Ноутбук Конспект

Неделя 20

Лекция: Фильтр Калмана. Запись Конспект

Семинар: Подготовка к экзамену. Запись Конспект

Контрольная работа

Вариант 2022 [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/midterm/solution.pdf Решение

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

Обработка данных. Визуализация. Использование стандартных моделей машинного обучения. Генерация признаков. Стратегии прогнозирования.

Выдается: 04.02.2023 19.30

Дедлайн: 18.02.2023 23.59

Задание

Данные


Домашнее задание 2

Обработка данных. Визуализация. Использование стандартных моделей машинного обучения. Генерация признаков. Стратегии прогнозирования.

Выдается: 23.02.2023 17.00

Дедлайн: 11.03.2023 23.59

Задание

Данные 1

Данные 2


Домашнее задание 3

SARIMA

Выдается: 16.04.2023 23.00

Дедлайн: 30.04.2023 23.59

Задание

Данные


Домашнее задание 4

Многомерная оценка риска

Выдается: 14.05.2023 01.00

Дедлайн: 304.06.2023 23.59

Задание

Теоретические задания

Домашнее задание

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Time_series_modelling_22_23&oldid=78568»