Behörighetskrav

Kandidatexamen om 180 hp med 90 hp i statistik

Mål

Kursen är en introduktion till tidsserieekonometri på avancerad nivå och behandlar grundläggande teman i modern tidsserieanalys. En student som gått kursen skall:

- ha en gedigen kunskap om grundläggande teman i modern tidsserieanalys

- känna till och kunna använda begrepp och notation som ofta används i tidsserieanalys

- känna till och kunna använda olika sannolikhetsteoretiska resultat för seriellt beroende observationer

- känna till olika metoder för att estimera tidsseriemodeller

- kunna välja lämplig modell och estimationsmetod för en given tidsserie

- kunna tolka resultaten av en genomförd modellanpassning

- vara medveten om begränsningar och eventuella felkällor i analysen

Innehåll

Differensekvationer. Vitt brus, stationäritet och ergodicitet. Stationära ARMA processer: Box-Jenkins metod. Prediktion: Wold's teorem, test för prediktiv noggrannhet. Maximum Likelihoodestimation. Asymptotisk teori för seriellt beroende observationer. Vektor autoregressiva (VAR) processer. Kalman-filtret: state-spacerepresentation. Generalized Method of Moments. Modeller för icke-stationära tidsserier: enhetsrotsteori. Kointegration. Modeller för tidsserier med heteroskedasticitet: ARCH, GARCH. Modeller för tidsserier med långt minne: ARFIMA.

Undervisning

Undervisning ges i form av föreläsningar.

Examination

Examinationen sker genom ett skriftligt prov i slutet av kursen samt obligatoriska inlämningsuppgifter. De betyg som kan fås på kursen är: icke godkänd, godkänd respektive väl godkänd.

Övriga föreskrifter

Kursen ingår i masterprogrammet i statistik.