Анализ временных рядов (курс лекций) - Канторович Г. Г.

Описание: Вниманию читателей предлагается курс лекций, прочитанный студентам Государственного университета - Высшей школы экономики. Этот курс был записан студентами с помощью диктофона и затем расшифрован с использованием конспекта. Для данной публикации текст был отредактирован и значительно расширен, но в нем сохранена некоторая «живость», присущая разговорной речи, и не свойственная для письменной, академичной манеры изложения. сохранена разбивка на лекции, что может дать ориентир читателю-преподавателю. Поскольку материал курса планируется разместить в  пяти выпусках журнала, традиционная нумерация формул для последующих ссылок не используется.

В практику отечественных высших учебных заведений курс «Анализ временных рядов» при подготовке экономистов вошел только в последнее время, и, зачастую, представляет собой «механическое» перенесение соответствующего курса для инженерных специальностей. Несмотря на обширность научной и учебной литературы по вышеуказанной тематике на иностранных языках, на русском языке отсутствует не только связное изложение, но и пригодное для использования в учебном процессе на магистерском уровне описание отдельных фрагментов предлагаемого курса, за исключением подхода Бокса-Дженкинса по построению моделей типа ARIMA. Встречающиеся в отечественной периодике статьи, анализирующие временные ряды для исследования переходной экономики России, изобилуют большим числом ошибок в применении этих методов.
В этот выпуск «Экономического журнала ВШЭ» вошла часть курса, посвященная стационарным временным рядам, наиболее полно представленная в литературе на русском языке. В последующих выпусках рассматриваются подход Бокса-Дженкинса, нестационарные временные ряды типа TS и DS, тестирование наличия единичного корня, коинтеграция временных рядов, модель коррекции отклонениями для стационарных и нестационарных регрессоров, модели векторной авторегрессии и их связь с коинтеграцией, модели с условной гетероскедастичностью.Анализ взаимосвязей экономических данных, представленных в виде временных рядов, является необходимой составной частью современных исследований в области макроэкономической динамики, переходной экономики, эконометрики финансовых рынков. В конце 1980-х-начале 1990-х гг. было осознано, что только учет временной структуры данных о реальных экономических процессах позволяет адекватно отразить их в математических и эконометрических моделях. Осознание этого факта привело как к ревизии многих макроэкономических теорий и построений, так и к бурному развитию специфических методов анализа таких данных. Знание этих методов и способов применения их к анализу конкретных экономических процессов, является в настоящее время необходимой составляющей подготовки экономистов-исследователей (аналитиков) на магистерском уровне.
Разработанные для целей экономических исследований методы анализа нестационарных случайных процессов существенно отличаются от нашедших широкое применение в технике и теории управления приемов работы со стационарными случайными процессами. В силу сложности исследуемых явлений эти методы предъявляют повышенные требования к математической, эконометрической подготовке студентов и к их знаниям современных подходов экономической теории.
Последнее обстоятельство представляется чрезвычайно важным. В технических приложениях анализ временных рядов используется преимущественно для прогнозирования и сопровождается значительной долей так называемого «data mining*. В современной экономике значительно большее место занимает оценивание динамических моделей, отражающих краткосрочные и долгосрочные связи между экономическими переменными.