该模块的目的是为学生提供对统计技术的理解和工作知识,以实现宏观经济学的经验分析和预测时间序列,并在较小程度上进行财务。尽管该模块的焦点主要应用了,但也将重点放在所分析的技术的理论基础上。
课程内容
1. 单变量时间序列
主题包括:结构休息的测试;条件平均值的非线性模型;条件差异的模型:Arch/Garch;
2. 多元时间序列
主题包括:var;结构量;脉冲反应分析;格兰杰因果关系;协整;
3. 预测元素
主题包括:回归模型的预测;模型选择和信息标准;预测评估和组合;预测许多预测因素:数据还原方法;
对统计技术的理解和工作知识:学生将获得对统计技术的深入理解,特别是在处理时间序列数据时。他们将掌握用于宏观经济学和财务领域的经验分析和预测的各种方法和技术。
单变量时间序列分析:学生将学习如何对单个时间序列进行分析,包括结构性断点检验、非线性条件平均模型和ARCH/GARCH模型等内容。这些技能将使他们能够更深入地理解时间序列数据的特征和动态。
多元时间序列分析:学生将探讨多个时间序列之间的关系,包括VAR模型、脉冲响应分析、格兰杰因果关系和协整关系等。这将使他们能够更好地理解不同经济变量之间的相互影响和动态。
预测元素:学生将学习如何使用时间序列模型进行预测,包括回归模型的预测、模型选择和信息标准、预测评估和组合等内容。这些技能将使他们能够有效地预测未来的经济趋势和变化。
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