本科-时间序列2018

课程大纲 [ pdf ]

基本信息

  • 上课时间地点:周五上午3-5节9:50-12:15,1区教三104
  • 答疑时间:周三下午,或邮件预约
  • 参考资料(*表示主要资料):
    1. Stock and Watson, Introduction to Econometrics, 3rd edition, 2011;影印版,《计量经济学》,格致出版社,2015(*)
    2. Diebold, Elements of Forecasting, 4th edition, 2007;中文版,《经济预测基础教程》,机械工业出版社,2012(*)
    3. 何书元,《应用实践序列分析》,北京大学出版社,2003
    4. Hayashi, Econometrics, Princeton University Press, 2000
    5. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994;中文翻译版,《时间序列分析》,中国人民大学出版社,2015
    6. Tsay, Analysis of Financial Time Series, 3rd edition, 2010;中文翻译版,《金融时间序列分析》,人民邮电出版社,2012
    7. Brockwell and Davis, Times Series: Theory and Methods, 2nd edition, 1991;影印版,《时间序列的理论与方法》,世界图书出版公司,2015
    8. 其他参考资料在课程中陆续发放

成绩评定

  • 平时成绩:8次作业,各占期末总成绩5%,合计40%
  • 期末考试:占期末总成绩60%

课程内容

每次课的课件将在上课前一天(通常是晚上)发布在本网页,请注意查收

序号表示学期周次;将根据学校假期方案进行调整;带*内容为选讲,视课程进度决定

  1. 课程介绍,导论
    • 9月7日课件 [ pdf ]
  2. 概率与统计回顾
    • 9月14日课件 [ pdf ]
  3. 时间序列数据描述性特征
    • 【通知】9月21日课程,继续9月14日未讲完的概率论基础。时间序列描述性特征与趋势、季节性合并,在9月28日课上讲授
  4. 时间序列趋势与季节性
    • 9月28日课件 [ pdf ];R代码及数据压缩包 [ R928 ]
  5. 国庆假期
  6. 平稳时间序列初步
    • 10月12日课件 [ pdf ];R代码见 [ R1012 ]
  7. ARMA过程的表示与性质
    • 10月19日课件 [ pdf ];10月26日课件增补 [ pdf ];R代码见 [ R1026 ]
  8. AR模型的估计
  9. AR模型的统计推断
    • 11月16日课件 [ TS18Lec7 ](11月30日更新,加入中心极限定理;12月7日更新,完善OLS回归检验内容);R代码见 [ R1129 ]
  10. 时间序列回归分析拓展
    • 12月14日课件 [ TS18Lec8 ](12月28日更新,加入极大似然估计内容)
  11. VAR模型的性质与分析I
  12. VAR模型的性质与分析II
  13. 平稳时间序列的谱分析与周期性(*)
  14. 单位根过程及其检验
  15. 协整与误差修正模型
  16. 随机波动率模型
  17. Markov区制转换模型(*)
  18. 复习

注意:以上所附参考文献PDF版仅供教学使用,禁止商业利用

数学基础

  • 微积分,线性代数,概率论,统计或计量经济学基础

统计软件

  • 课程主要使用R [ link ](安装R之后,继续下载安装R-Studio [ link ]);部分内容涉及MATLAB;欢迎大家自行学习使用Python

参考文献

  • Chang, Chen, Waggoner, and Zha (2016) “Trends and Cycles in China’s Macroeconomy,” NBER Macroeconomics Annual
    • 文章 [ pdf ];CMTS数据说明 [ pdf ]

作业

基本要求:作业可以提交手写版或者打印版;尽量使用A4信笺纸或打印纸;每页均应写清楚姓名和学号;计算、推导需要有解答过程;切勿抄袭

编程作业,请将.R程序文件(和必要的数据文件)打包发给李明洋助教

作业安排

  • 第1次作业:提交日期9月28日 [ ts-hw1 ];参考答案 [ ts-sol1 ]
  • 第2次作业:提交日期10月12日 [ ts-hw2 ];参考答案 [ ts-sol2 ](第一问中的无偏估计性质问题和证明有误,请忽略;结论只对iid序列成立),代码 [ hw2_Rsolution ]
  • 第3次作业:提交日期10月19日 [ ts-hw3 ];参考答案 [ ts-sol3 ],代码 [ hw3_Rsolution ]
  • 第4次作业:提交日期11月9日 [ ts-hw4 ];参考答案 [ ts-sol4 ]
  • 第5次作业:提交日期11月16日 [ ts-hw5 ](11月13日更新,(b)问中系数矩阵第2行、第3列应为-1);参考答案 [ ts-sol5 ]
  • 第6次作业:提交日期11月30日 [ ts-hw6 ];参考答案 [ ts-sol6 ]
  • 第7次作业:提交日期12月21日 [ ts-hw7 ](12月17日:更正部分排印错误;12月19日:第二次更新,2元正态密度函数中2*pi一项应该有平方);参考答案 [ pdf ]
  • 第8次作业:提交日期1月11日 [ pdf ]

延期提交:本课程允许延期提交作业;但每延期一周,扣除该次作业成绩的10%;延期不足7天也按照一周计算

作业批改:助教负责作业批改;每次作业满分100;采取扣分制,计算结果错误扣1分,概念、原理错误扣2分(不重复计算),漏答(按照abc级小问计算)扣3分

助教信息

  • 杜 熠,dy_whu@foxmail.com
  • 李明洋,lmy618@icloud.com