Моделирование временных рядов в MATLAB

Записаться на обучение

Описание курса

Курс дает полное представление о моделировании временных рядов с использованием MATLAB. Обучение предназначено для экономистов, аналитиков и финансовых специалистов с опытом работы в MATLAB, разрабатывающих модели временных рядов. Курс основан на стандартной процедуре Бокса-Дженкинса для разработки моделей временных рядов.

Основные темы курса

Предобработка временных рядов
Определение долгосрочных и сезонных трендов в данных временных рядов
Проверка гипотезы на стационарность
Создание и подбор моделей временных рядов
Сравнение различных моделей на одних и тех же данных.
Анализ динамики модели на основе метода Монте-Карло
Прогноз данных на основе выбранной модели

Предварительная подготовка

MATLAB для финансовых приложений, или эквивалент опыт использования MATLAB. Некоторый опыт работы по моделированию временных рядов.

Длительность

1 день

Продукты

Econometrics Toolbox

Программа курса

Модуль 1. Введение
Краткий обзор MathWorks и MATLAB.
Обсуждение материалов курса, рабочей среды и логистики.
Обозначение основных тем курса.

Модуль 2. Предобработка временных рядов
Подготовка данных временных рядов для подбора модели путем выявления трендов и применение преобразования данных.
Удаление экспоненциальных трендов
Определение полиномиальных и сезонных трендов
Тестирование на стационарность
Критерий единичных корней

Модуль 3. Выбор и подбор модели
Использование средств диагностики для выбора групп подходящих моделей-кандидатов для данного временного ряда. Определение, создание и подбор модели-кандидата.
Расчет автокорреляции и частичной автокорреляции
Выбор модели используя формальные тесты
Выбор возможных модели для данного набора данных
Создание и подбор модели временных рядов

Модуль 4. Оценка пригодности модели
Расчет и оценка диагностики модели для обеспечения корректности, пригодности и надежности модели.
Расчет ошибок модели
Тестирование ошибок на нормальность
Анализ диагностики модели и проверка по критерию согласия
Оценка значимости отдельных членов модели
Сравнение моделей

Модуль 5. Предсказание и симуляция
Построение предсказательных моделей для прогнозирования будущих данных. Имитация выборочных траекторий и статистики на основе метода Монте-Карло.
Прогнозных данных с помощью подобранной модели
Использование прогнозной выборки для оценки пригодности модели
Модель Монте-Карло
Бэктестинг