Mô tả vắn tắt học phần
1. Tên học phần:
Phân tích chuỗi thời gian
2. Ngôn ngữ giảng dạy:
Tiếng Việt
3. Mã học phần:
M00459
4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:
KTLQLNN - Khoa Toán - Thống kê
5. Trình độ:
Đại Học
6. Số tín chỉ:
3
7. Phân bổ thời gian:
- Đối với hoạt động trên lớp:
- Lý thuyết: 45 tiết
- Làm việc nhóm, thảo luận:
- Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
- Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận: 30 tiết
- Tự nghiên cứu, tự học: 75 tiết
- Đồ án, Đề án, Dự án
- Thực tập
8. Tính chất học phần:
Dữ liệu đang cập nhật...
9. Ngành áp dụng:
Tất cả các ngành
10. Điều kiện tiên quyết:
| STT | Mã học phần | Tên học phần (VN) | Tên học phần (EN) | Số tín chỉ |
|---|---|---|---|---|
| 1 | MAT508035 | Giải tích 2 | Calculus 2 | 3 |
| 2 | M00263 | Kinh tế lượng | Econometrics | 3 |
11. Mục tiêu học phần:
Học phần Phân tích chuỗi thời gian cung cấp các kiến thức nâng cao về phân tích chuỗi thời gian và các mô hình xử lý chuỗi thời gian về mặt lý thuyết, thực hành đồng thời tìm hiểu các ứng dụng của các mô hình nâng cao này. Trên nền tảng đó, người học có thể tự nghiên cứu những mô hình mở rộng khác về chuỗi thời gian.
12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:
Học phần này tập trung vào việc phân tích chuỗi thời gian và một số mô hình xử lý chuỗi thời gian thường áp dụng trong thực tế. Cụ thể, học phần này cung cấp cho học viên các tính chất của chuỗi thời gian và cách ước lượng, kiểm định, dự báo trên các mô hình xử lý chuỗi thời gian, bao gồm:
- Kiểm định tính dừng và vấn đề hồi quy giả mạo.
- Mô hình ARIMA.
- Mô hình ARCH/GARCH.
- Mô hình VAR/SVAR.
- Quan hệ đồng liên kết và mô hình VECM.
- Không gian trạng thái và bộ lọc Hoddrick-Prescott.
Ngoài ra, học viên được hướng dẫn thực hành trên phần mềm Eviews/Stata/R và đọc hiểu các bài nghiên cứu liên quan đến các mô hình nâng cao về chuỗi thời gian.