幸运大转盘

Dette kurset gir en grunnleggende introduksjon til tidsserieanalyse. Det fokuseres p氓 氓 gi studentene verkt酶yene som er n酶dvendige for 氓 analysere, modellere og forutsi 酶konomiske og finansielle data som utvikler seg over tid. Det vil bli lagt vekt p氓 b氓de univariate og multivariate tidsseriemodeller, samt p氓 praktiske applikasjoner ved bruk av R-programvaremilj酶et for statistisk databehandling og grafikk. Ved slutten av kurset b酶r studentene ha en klar forst氓else av de grunnleggende teknikkene og modellene i tidsserieanalyse og v忙re i stand til 氓 anvende dem p氓 ulike tidsseriedata.

Ved slutten av dette kurset er studentene godt forberedt p氓 氓 takle et bredt spekter av utfordringer som oppst氓r ved analyse av tidsavhengige data, og sikre at de er utstyrt b氓de med teoretisk og praktisk kunnskap om emnet tidsserieanalyse.

Kunnskap

Studenten

• forst氓r de grunnleggende konseptene som ligger til grunn for tidsseriedata, slik som stasjonaritet, autokorrelasjon og sesongvariasjon.

• er kjent med de viktigste tidsseriemodellene, inkludert ARIMA, GARCH, og Vektor Autoregressive modeller.

• gjenkjenner forskjellene og anvendelsene av frekvens og tids-domene tiln忙rminger.

• forst氓r nyansene og utfordringene ved prognoser med tidsseriedata, og de potensielle fallgruvene 氓 unng氓.

Ferdigheter

Studenten

• er i stand til 氓 dekomponere en tidsserie i dens trend, sesongmessige og tilfeldige komponenter.

• er i stand til 氓 modellere og forutsi tidsseriedata ved hjelp av passende teknikker.

• kan utf酶re hypotesetester i konteksten av tidsserier for 氓 bestemme modellens hensiktsmessighet.

• kan diagnostisere og rette opp problemer som autokorrelasjon og ikke-stasjonaritet i tidsseriedata.

Kompetanse

Studenten

• besitter praktisk erfaring i anvendelsen av tidsseriemetodikker ved hjelp av relevante programvareverkt酶y og er dyktig til 氓 tolke resultatene.

• har en dyp forst氓else av forholdet mellom tidsseriedata og underliggende 酶konomiske eller finansielle fenomener.

• er i stand til 氓 velge den mest passende modellen eller teknikken for et gitt tidsserieproblem.

• kan kritisk analysere og evaluere anvendt tidsserieanalyse og resultater fra b氓de akademiske og anvendte perspektiver.

• forst氓r viktigheten og utfordringene ved modellvalidering i konteksten av tidsserieanalyse, og sikre robusthet og p氓litelighet av funn.