大学院
過去（2021年度）の授業の情報です
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最終更新日：2024年4月22日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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Advanced Time Series Analysis
Advanced Time Series Analysis
Most macroeconomic data show dynamic properties in the sense that the current value is connected to events in the past in some forms. A formal statistical analysis of this dynamic feature helps us understand and forecast the macroeconomy. In the course, we learn the basic time series models including autoregressive (AR) model, vector autoregressive (VAR) model, dynamic factor model and machine learning. Motivated undergraduate students are also welcome.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
5123402
GPP-MP6E20L3
Advanced Time Series Analysis
新谷 元嗣
火曜3限
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講義使用言語
英語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
不可
開講所属
公共政策学教育部
授業計画
1. AR model and forecast
2. Data transformation, detrending and unit roots
3. Forecast evaluation, VAR model and Granger causality
4. Dynamic factor models
5. Machine learning
授業の方法
Lectures are given by the instructor in English.
成績評価方法
Grading is based on attendance, presentation and a term paper.
教科書
No textbook.
参考書
Walter Enders (2015) Applied Econometric Time Series, 4th Edition, John Wiley and Sons.
Kevin P. Murphy (2012) Machine Learning: A Probabilistic Perspective, The MIT Press.
履修上の注意
No special instructions.
