imported>Moonlight0071: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru

2022-06-24T21:23:42Z

Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru

Новая страница

== О курсе ==

Курс по выбору для студентов для студентов 3 курса в 3-4 модулях.

'''Лектор:''' Демешев Борис Борисович

Лекции проходят на Покровке по пятницам в 9.30, аудитория М203

'''Семинарист:''' Зехов Матвей Сергеевич

Семинары проходят на Покровке по понедельникам в 9.30, аудитория М203

=== Итоговая оценка за курс ===

ДЗ = 0.2 * ДЗ_1 + 0.2 * ДЗ_2 + 0.2 * ДЗ_3 + 0.2 * ДЗ_4 + 0.2 * ДЗ_теор.

Накоп. = ⅔ * ДЗ + ⅓ * КР

Итог = Округление(0.75 * Накоп. + 0.25 * Экз.)

где ДЗ_i — оценка за i-е практическое ДЗ, ДЗ_теор. – оценка за теоретическое ДЗ, КР — оценка за контрольную работу, Накоп. — накопленная оценка. Экз. — оценка за экзамен.

Округление арифметическое.

=== Автоматы ===

Всем студентам может быть автоматом выставлена оценка за экзамен, равная Минимум(7,Накоп.). Итоговая оценка будет рассчитана по стандартной формуле. При явке на экзамен эта возможность аннулируется.

=== Дополнительные условия ===

*При невозможности выполнения любого из ДЗ по уважительной причине и при наличии соответствующей справки, студент вправе перенести вес ДЗ на КР. Для этого необходимо передать справку в учебную часть, а также уведомить семинариста.
*При пропуске КР по уважительной причине вес КР переносится на Экзамен. Автомат в таком случае не может быть выставлен.

=== Полезные ссылки ===

[https://t.me/+xlchbr97XBdiNmYy Телеграм-чат курса]

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course Гитхаб курса]

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1TQh8d80ZkiNrvbKVBnk7CBWq3L1-K7yJSgmP8Ty9GxM/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

[https://github.com/bdemeshev/ts_pset Задачник]

== Боевой листок ==

==== Неделя 1 ====

[14 января] '''Лекция''': Различные задачи на рядах. Общее про ряды: сезонность, цикличность, тренд. Создание признаков. Лаг, идея растущего и идея скользящего окна. [https://youtu.be/r1bpuABNwMA Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_1.pdf Конспект]

'''Семинар''': Вспомнить всё! Основные понятия математической статистики в контексте временных рядов. Задача линейной регрессии. Метод максимального правдоподобия. Статистические свойства оценок. Тестирование гипотез. Загрузка и обработка данных с датами. Периодические и непериодические данные. Основные особенности строения временных рядов. Автокорреляции и частные автокорреляции. [https://youtu.be/QIgIHFXhdPU Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_1.ipynb Ноутбук 1] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_2.ipynb Ноутбук 2]

==== Неделя 2 ====

[21 января] '''Лекция''': LOESS-регрессия. Интенсивность тренда. STL-разложение. Выборочная ACF. [https://www.youtube.com/watch?v=G7QaD95H3XY&list=PLHPTLBeVYc8zKp6vneEo72V33RELlQR3d&index=3 Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_2.pdf Конспект] [https://ocw.mit.edu/courses/economics/14-385-nonlinear-econometric-analysis-fall-2007/lecture-notes/local_lin_reg.pdf Статья про LOESS] [http://www.gardner.fyi/blog/STL-Part-II/ STL простым языком] [http://www.wessa.net/download/stl.pdf Оригинальная статья про STL] [https://otexts.com/fpp3/stlfeatures.html Фичи STL]

'''Семинар''': Обработка пропусков. LOESS-регрессия. STL-разложение. Инжиниринг фичей и использование стандартных регрессоров sklearn. Многошаговое прогнозирование. Прямая и рекурсивная стратегии многошагового прогнозирования. [https://youtu.be/WdIDLQ3NyxY Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_2.ipynb Ноутбук] [https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.375.7885&rep=rep1&type=pdf Хорошая статья про стратегии]

==== Неделя 3 ====

[28 января] '''Лекция''': ETS-модель. Правдоподобие ETS-модели. [https://www.youtube.com/watch?v=F4dv_9sjodY Запись прошлого года] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_3.pdf Конспект]

'''Семинар''': Модели экспоненциального сглаживания. Модели Хольта-Винтерса. Модели ETS. [https://youtu.be/pojBa3N9mVc Запись] [https://otexts.com/fpp3/expsmooth.html Глава книги Хиндмана]

==== Неделя 4 ====

[4 февраля] '''Лекция''': Мультипликативные ETS-модели. Информационный критерий Акаике. Дивергенция Кульбака-Лейблера [https://youtu.be/NNrRkz7gQ9o Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_4.pdf Конспект]

'''Семинар''': Примеры оценки ETS-моделей на данных. Общий алгоритм работы с временными рядами. [https://youtu.be/ZaYkSC7lNDU Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_4.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 5 ====

[11 февраля] '''Лекция''': Детерминированные процессы. Теорема Вольда. Белый шум. MA-процесс. Оператор лага. Частная автокорреляция. [https://youtu.be/3Bx7lMHGP1k Запись] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_5.pdf Конспект]

'''Семинар''': Стационарные процессы. Процессы белого шума. Тестирование данных на наличие серийных автокорреляций. MA(q)-процесс. Вывод теоретических ACF и PACF. [https://youtu.be/Mdm0H3gIJ7A Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_5.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 6 ====

[18 февраля] '''Лекция''': Разница между процессом и уравнением. AR(p)-процесс. Стационарные решения AR(p)-уравнения. [https://youtu.be/b-GNXoX455A Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_6.pdf Конспект]

'''Семинар''': Прогнозирование среднего и дисперсии MA(q)-процесса. AR(p)-процесс. Корреляционные характеристики AR(p)-процесса. [https://youtu.be/W6ylw2OL7hI Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_5.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 7 ====

[25 февраля] '''Лекция''': ARMA, ARIMA, SARIMA [https://youtu.be/T4QPhtpx7uc Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_7.pdf Конспект]

'''Семинар''': Прогнозирование среднего и дисперсии AR(p)-процесса. ARMA(p,q)-процесс. Условие существования стационарного решения ARMA-уравнения. [https://youtu.be/5-SIrB8f2-g Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_7.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_7.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 8 ====

[4 марта] '''Лекция''': ETS как частный случай ARIMA. Выбор между моделями. ADF-тест. [https://youtu.be/WBg0C3xJXQg Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_8.pdf Конспект]

'''Семинар''': Детерминированный и стохастический тренд. KPSS-тест. Порядок интеграции. ARIMA(p,d,q)-процесс. [https://youtu.be/YWOqcOknDCQ Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_8.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_8.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 9 ====

[11 марта] '''Лекция''': KPSS-тест. Процедура Хандакара-Хиндмана. [https://youtu.be/WMpgjL48rJ8 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_9.pdf Конспект]

'''Семинар''': SARIMA. SARIMAX. Тест причинности Гранжера. [https://youtu.be/ZKblbyn8htk Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_9.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_9.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 10 ====

[18 марта] '''Лекция''': GARCH-модель. [https://youtu.be/4a6_DteYdH8 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_10.pdf Конспект]

'''Семинар''': Введение в оценку риска. Value-at-Risk. Expected shortfall. Исторический и параметрический подходы. [https://youtu.be/_8zIuDgIUr8 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_10.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_10_1.ipynb Ноутбук 1] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_10_2.ipynb Ноутбук 2]

==== Неделя 11 ====

[25 марта] '''Лекция''': Не состоялась

'''Семинар''': ARCH-GARCH. Filtered Historical Simulation. [https://youtu.be/cFVdW4pYCT8 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_11.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_11.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 12 ====

[8 апреля] '''Лекция''': Копулы [https://youtu.be/S4AbB3BcAnc Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_11.pdf Конспект]

'''Семинар''': Не состоялся

==== Неделя 13 ====

[15 апреля] '''Лекция''': Классификация временных рядов. DTW. [https://youtu.be/9XcXrY66SsM Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_12.pdf Конспект]

'''Семинар''': Многомерные модели оценки риска. Смеси распределений. Копулы. [https://youtu.be/TCHjVKGDB3M Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_12_1.ipynb Ноутбук 1] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_12_2.ipynb Ноутбук 2]

==== Неделя 14 ====

[22 апреля] '''Лекция''': Введение в байесовский анализ. Важные распределения [https://youtu.be/McXBTzgkFVo Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_13.pdf Конспект]

'''Семинар''': Классификация временных рядов. [https://youtu.be/VnJoXhijj9M Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_13/sem_13.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_13/sem_13.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 15 ====

[29 апреля] '''Лекция''': Априорное распределение Джеффриса. [https://youtu.be/ya1Sc5xB2i0 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_14.pdf Конспект]

'''Семинар''': Гауссовские процессы. [https://youtu.be/sw1p1ohkWcs Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_14.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_14.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 16 ====

[18 мая] '''Лекция (восстановленная)''' ETS => DLT. [https://youtu.be/n6I4Nlw1qeU Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_15.pdf Конспект][https://bdemeshev.github.io/om_ts/ets2dlt Красивый конспект]

[20 мая] '''Лекция''': Гауссовские процессы. [https://youtu.be/dKcGdjWa05c Видео][https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_16.pdf Конспект]

'''Семинар''': Байесовская оптимизация. Модель Prophet. [https://youtu.be/DJauwIYJE58 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_15.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_15.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 17 ====

[27 мая] '''Лекция''': Иерархические модели временных рядов. [https://youtu.be/jn2qzvRwpU4 Видео]
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_17.pdf Конспект]

'''Семинар''': Модели пакета Orbit. [https://youtu.be/rpzgOuiiXBk Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_16.pdf Конспект] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_16.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 18 ====

[3 июня] '''Лекция''': Сравнение прогнозов. Алгоритм MSTL. [https://youtu.be/2moTUnCzUp0 Видео]
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_18.pdf Конспект][https://bdemeshev.github.io/om_ts/forecast_comparison Черновик красивого конспекта]

'''Семинар''': Иерархические модели. [https://youtu.be/2QUT8ihTky4 Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/seminars/sem_17.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 19 ====

[10 июня] '''Лекция''': Решение задач. [https://youtu.be/Mo1Dn7Y15uA Видео]
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/lectures/lecture_19.pdf Конспект]

== Контрольная работа ==

[https://github.com/bdemeshev/tseries_hse_2020_21/raw/main/kr_01/ts_kr_01.pdf Вариант прошлого года]

== Экзамен ==

[https://github.com/bdemeshev/tseries_hse_2020_21/raw/main/exam/ts_exam.pdf Вариант прошлого года]

== Домашние задания ==

'''Общие правила'''

Домашние задания сдаются в энитаск. Инвайт был выслан в групповой чат.

Мягких дедлайнов нет. Все дедлайны жёсткие.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

В задачах на визуализацию все графики должны иметь оси/заголовки и прочие обязательные атрибуты. При их отсутствии графики оцениваться не будут.

=== Практические задания ===

'''Домашнее задание 1'''

Обработка данных. Визуализация. Использование стандартных моделей машинного обучения. Генерация признаков. Стратегии прогнозирования.

Выдается: 30.01.2022 02.00

Дедлайн: 11.10.2022 23.59

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw1/hw1.ipynb Задание]

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw1/data.csv Данные]

'''Домашнее задание 2'''

Кросс-валидация. STL-разложение. ETS-модель.

Выдается: 20.02.2022 03.00

Дедлайн: 08.03.2022 23.59

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw2/hw_2.ipynb Задание]

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw2/atm.csv Данные 1]

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw2/events.csv Данные 2]

'''Домашнее задание 3'''

SARIMAX-модель.

Выдается: 30.03.2022 18.00

Дедлайн: 16.04.2022 23.59

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw3/hw_3.ipynb Задание]

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw3/data.csv Данные]

'''Домашнее задание 4'''

VaR и ES портфеля.

Выдается: 21.04.2022 18.00

Дедлайн: 10.05.2022 23.59

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homeworks-practice/hw4/hw_4.ipynb Задание]

=== Теоретические задания ===

'''Домашнее задание'''

Выдается: 27.05.2022 20.00

Дедлайн: 12.06.2022 23.59

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2021-spring/homework-theory/hw.pdf Задание]

Time series modelling 21 22 - История изменений

imported>Moonlight0071: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru