Time Series Analysis and Forecasting
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 132011-D |
Kod Erasmus / ISCED: |
11.2
|
Nazwa przedmiotu: | Time Series Analysis and Forecasting |
Jednostka: | Szkoła Główna Handlowa w Warszawie |
Grupy: |
Courses for QME - bachelors Elective courses for QME - bachelors Przedmioty kierunkowe do wyboru SLLD-MIS |
Punkty ECTS i inne: |
6.00 (zmienne w czasie)
|
Język prowadzenia: | angielski |
Efekty uczenia się: |
Wiedza: The student has a knowledge concerning time series analysis (including nonstationarity and cointegration tests, seasonality, correlogram). The student has a knowledge about building and estimation of dynamic models aimed at time series forecasting. Knowledge of tools of verification and quality of models and forecasts. Umiejętności: 1. The student should be able to describe and detect characteristic features of particular time series, to plan the analysis and choose the model to obtain desirable results. 2. Be able to perform an analysis of behavior of a series with use of tools such as correlogram, unit root tests, periodogram etc. Check the presence of structural changes, seasonal and cyclical behavior, changes in trend etc. Apply dummy variables and other tools to represent those features. To test for a deterministic and/or stochastic seasonality. 3. To test nonstationary variables for the order of integration. Build an ARIMA/ARIMAX model for a nonstationary series, or cointegration model for long-run relationship. 4. To test for the presence of ARCH effect, to build an ARCH-type model. 5. To analyze indicators of long memory and classify the series accordingly. 6. To formulate forecasts based on built models, and evaluate their quality. Kompetencje społeczne: 1. The students should learn to plan and organize team work, aimed at performing tasks needed to fulfill the project. 2. The students working in a team, should prepare clear and precise reports from the projects. 3. The students should communicate and explain to the audience interpretation of their results of quantitative analyses. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (w trakcie)
Okres: | 2025-02-15 - 2025-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT WYK
LAB
|
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Ewa Syczewska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Grupy łączone SLLD+NLLP: | D+P |
|
Skrócony opis: |
See the semester time table. |
|
Pełny opis: |
The aim of the course is to present a tool-kit of several traditional and econometric methods of time-series analysis and forecasting. We use linear and non-linear trend models, growth curves, build models of ARMA and ARIMA class, describe seasonal and cyclical features of a series, build cointegration models describing long-run equilibrium relationship. All based on empirical examples with the application of selected econometric packages. Typical features of economic and business time series such as trends, seasonality, aberrant observations, varying variance, nonstationarity, can be described by time series models designed for this purpose. The course is concerned with practical methods of economic time series analysis and forecasting. We describe ad hoc methods of local trends extrapolation, nonlinear trends, and econometric methods. We take into account nonstationarity of typical economic series. We describe ARMA and ARIMA models, cycles models (deterministic and stochastic seasonality). Cointegration methods are aimed at long-run economic equilibrium modeling. Optimal forecasts are build and diagnostic tools presented. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Brockwell, P.J., R.A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, 2nd ed., Springer. Shumway, R.H., Stoffer, D.S., Time Series Analysis and Its Applications, With R Examples, 3rd ed., Springer. Ekonometria i badania operacyjne, red. M.Gruszczyński, T.Kuszewski, M.Podgórska, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009, rozdziały 4, 7, 8; T.Kufel, Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wydawnictwo Naukowe PWN, wyd. 2, 2007, rozdział 8. Hyndman R.J., Athanasopoulos G., Forecasting: principles and practice, OTexts, 2016, https://www.otexts.org/fpp (open access online). Literatura uzupełniająca: M.Osińska (red. nauk.), Ekonometria współczesna, Wydawnictwo "Dom Organizatora", Toruń 2007 - rozdziały 9 i 12; Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, red. M.Cieślak (wyd. 2), PWN, 2002; A.Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, wyd. 2, PWE, Warszawa 2003, rozdział 6; D.Witkowska, Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania. Podręcznik z przykładami i zadaniami, wyd. 2, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2006, rozdziały 6 i 7; Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, red. K.Kukuła, wyd. 2, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1999, rozdział 3; A.Zeliaś, B.Pawełek, S.Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN 2003; G.E.P.Box, G.M.Jenkins, Analiza szeregów czasowych, PWN 1983; P.J.Brockwell, R.A.Davis, Introduction to time series and forecasting (2nd ed.), Springer 2002; S.A.DeLurgio, Forecasting principles and applications, McGraw-Hill 1997; W.Enders, Applied economic time series, Wiley 1995; P.H.Franses, Periodicity and Stochastic Trends in Economic Time Series, Oxford University Press, 1996; H.Lütkepohl, M.Krätzig (ed.), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press 2004; G.S.Maddala, Ekonometria, PWN 2006; A.Welfe, Ekonometria, wyd. 4, PWE, 2009. |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: egzamin tradycyjny-pisemny: 65.00% referaty/eseje: 35.00% |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (zakończony)
Okres: | 2024-10-01 - 2025-02-14 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Ewa Syczewska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Skrócony opis: |
See the semester time table. |
|
Pełny opis: |
The aim of the course is to present a tool-kit of several traditional and econometric methods of time-series analysis and forecasting. We use linear and non-linear trend models, growth curves, build models of ARMA and ARIMA class, describe seasonal and cyclical features of a series, build cointegration models describing long-run equilibrium relationship. All based on empirical examples with the application of selected econometric packages. Typical features of economic and business time series such as trends, seasonality, aberrant observations, varying variance, nonstationarity, can be described by time series models designed for this purpose. The course is concerned with practical methods of economic time series analysis and forecasting. We describe ad hoc methods of local trends extrapolation, nonlinear trends, and econometric methods. We take into account nonstationarity of typical economic series. We describe ARMA and ARIMA models, cycles models (deterministic and stochastic seasonality). Cointegration methods are aimed at long-run economic equilibrium modeling. Optimal forecasts are build and diagnostic tools presented. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Brockwell, P.J., R.A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, 2nd ed., Springer. Shumway, R.H., Stoffer, D.S., Time Series Analysis and Its Applications, With R Examples, 3rd ed., Springer. Ekonometria i badania operacyjne, red. M.Gruszczyński, T.Kuszewski, M.Podgórska, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009, rozdziały 4, 7, 8; T.Kufel, Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wydawnictwo Naukowe PWN, wyd. 2, 2007, rozdział 8. Hyndman R.J., Athanasopoulos G., Forecasting: principles and practice, OTexts, 2016, https://www.otexts.org/fpp (open access online). Literatura uzupełniająca: M.Osińska (red. nauk.), Ekonometria współczesna, Wydawnictwo "Dom Organizatora", Toruń 2007 - rozdziały 9 i 12; Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, red. M.Cieślak (wyd. 2), PWN, 2002; A.Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, wyd. 2, PWE, Warszawa 2003, rozdział 6; D.Witkowska, Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania. Podręcznik z przykładami i zadaniami, wyd. 2, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2006, rozdziały 6 i 7; Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, red. K.Kukuła, wyd. 2, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1999, rozdział 3; A.Zeliaś, B.Pawełek, S.Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN 2003; G.E.P.Box, G.M.Jenkins, Analiza szeregów czasowych, PWN 1983; P.J.Brockwell, R.A.Davis, Introduction to time series and forecasting (2nd ed.), Springer 2002; S.A.DeLurgio, Forecasting principles and applications, McGraw-Hill 1997; W.Enders, Applied economic time series, Wiley 1995; P.H.Franses, Periodicity and Stochastic Trends in Economic Time Series, Oxford University Press, 1996; H.Lütkepohl, M.Krätzig (ed.), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press 2004; G.S.Maddala, Ekonometria, PWN 2006; A.Welfe, Ekonometria, wyd. 4, PWE, 2009. |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: egzamin tradycyjny-pisemny: 65.00% referaty/eseje: 35.00% |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2024-02-24 - 2024-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT WYK
LAB
|
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Katarzyna Bień-Barkowska, Rumiana Górska, Ewa Syczewska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Skrócony opis: |
See the semester time table. |
|
Pełny opis: |
The aim of the course is to present a tool-kit of several traditional and econometric methods of time-series analysis and forecasting. We use linear and non-linear trend models, growth curves, build models of ARMA and ARIMA class, describe seasonal and cyclical features of a series, build cointegration models describing long-run equilibrium relationship. All based on empirical examples with the application of selected econometric packages. Typical features of economic and business time series such as trends, seasonality, aberrant observations, varying variance, nonstationarity, can be described by time series models designed for this purpose. The course is concerned with practical methods of economic time series analysis and forecasting. We describe ad hoc methods of local trends extrapolation, nonlinear trends, and econometric methods. We take into account nonstationarity of typical economic series. We describe ARMA and ARIMA models, cycles models (deterministic and stochastic seasonality). Cointegration methods are aimed at long-run economic equilibrium modeling. Optimal forecasts are build and diagnostic tools presented. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Brockwell, P.J., R.A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, 2nd ed., Springer. Shumway, R.H., Stoffer, D.S., Time Series Analysis and Its Applications, With R Examples, 3rd ed., Springer. Ekonometria i badania operacyjne, red. M.Gruszczyński, T.Kuszewski, M.Podgórska, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009, rozdziały 4, 7, 8; T.Kufel, Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wydawnictwo Naukowe PWN, wyd. 2, 2007, rozdział 8. Hyndman R.J., Athanasopoulos G., Forecasting: principles and practice, OTexts, 2016, https://www.otexts.org/fpp (open access online). Literatura uzupełniająca: M.Osińska (red. nauk.), Ekonometria współczesna, Wydawnictwo "Dom Organizatora", Toruń 2007 - rozdziały 9 i 12; Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, red. M.Cieślak (wyd. 2), PWN, 2002; A.Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, wyd. 2, PWE, Warszawa 2003, rozdział 6; D.Witkowska, Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania. Podręcznik z przykładami i zadaniami, wyd. 2, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2006, rozdziały 6 i 7; Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, red. K.Kukuła, wyd. 2, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1999, rozdział 3; A.Zeliaś, B.Pawełek, S.Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN 2003; G.E.P.Box, G.M.Jenkins, Analiza szeregów czasowych, PWN 1983; P.J.Brockwell, R.A.Davis, Introduction to time series and forecasting (2nd ed.), Springer 2002; S.A.DeLurgio, Forecasting principles and applications, McGraw-Hill 1997; W.Enders, Applied economic time series, Wiley 1995; P.H.Franses, Periodicity and Stochastic Trends in Economic Time Series, Oxford University Press, 1996; H.Lütkepohl, M.Krätzig (ed.), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press 2004; G.S.Maddala, Ekonometria, PWN 2006; A.Welfe, Ekonometria, wyd. 4, PWE, 2009. |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: egzamin tradycyjny-pisemny: 65.00% referaty/eseje: 35.00% |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2023-10-01 - 2024-02-23 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | (brak danych) | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Wykład - Ocena |
|
Skrócony opis: |
See the semester time table. |
|
Pełny opis: |
The aim of the course is to present a tool-kit of several traditional and econometric methods of time-series analysis and forecasting. We use linear and non-linear trend models, growth curves, build models of ARMA and ARIMA class, describe seasonal and cyclical features of a series, build cointegration models describing long-run equilibrium relationship. All based on empirical examples with the application of selected econometric packages. Typical features of economic and business time series such as trends, seasonality, aberrant observations, varying variance, nonstationarity, can be described by time series models designed for this purpose. The course is concerned with practical methods of economic time series analysis and forecasting. We describe ad hoc methods of local trends extrapolation, nonlinear trends, and econometric methods. We take into account nonstationarity of typical economic series. We describe ARMA and ARIMA models, cycles models (deterministic and stochastic seasonality). Cointegration methods are aimed at long-run economic equilibrium modeling. Optimal forecasts are build and diagnostic tools presented. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Brockwell, P.J., R.A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, 2nd ed., Springer. Shumway, R.H., Stoffer, D.S., Time Series Analysis and Its Applications, With R Examples, 3rd ed., Springer. Ekonometria i badania operacyjne, red. M.Gruszczyński, T.Kuszewski, M.Podgórska, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009, rozdziały 4, 7, 8; T.Kufel, Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, Wydawnictwo Naukowe PWN, wyd. 2, 2007, rozdział 8. Hyndman R.J., Athanasopoulos G., Forecasting: principles and practice, OTexts, 2016, https://www.otexts.org/fpp (open access online). Literatura uzupełniająca: M.Osińska (red. nauk.), Ekonometria współczesna, Wydawnictwo "Dom Organizatora", Toruń 2007 - rozdziały 9 i 12; Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, red. M.Cieślak (wyd. 2), PWN, 2002; A.Welfe, Ekonometria. Zbiór zadań, wyd. 2, PWE, Warszawa 2003, rozdział 6; D.Witkowska, Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania. Podręcznik z przykładami i zadaniami, wyd. 2, Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2006, rozdziały 6 i 7; Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, red. K.Kukuła, wyd. 2, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1999, rozdział 3; A.Zeliaś, B.Pawełek, S.Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN 2003; G.E.P.Box, G.M.Jenkins, Analiza szeregów czasowych, PWN 1983; P.J.Brockwell, R.A.Davis, Introduction to time series and forecasting (2nd ed.), Springer 2002; S.A.DeLurgio, Forecasting principles and applications, McGraw-Hill 1997; W.Enders, Applied economic time series, Wiley 1995; P.H.Franses, Periodicity and Stochastic Trends in Economic Time Series, Oxford University Press, 1996; H.Lütkepohl, M.Krätzig (ed.), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press 2004; G.S.Maddala, Ekonometria, PWN 2006; A.Welfe, Ekonometria, wyd. 4, PWE, 2009. |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: egzamin tradycyjny-pisemny: 65.00% referaty/eseje: 35.00% |
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.