Thay đổi thời gian học môn Phân tích chuỗi thời gian
07/01/2009

Giáo sư Benoit Truong Van đã thông báo thay đổi lịch học dự kiến của môn Chuỗi thời gian thành: 6/04/09 đến 17/04/09.

Thay đổi trong việc đăng kí môn học này cho hệ cao học sẽ được thông báo sau.
------------

Trong một trong hai khoảng thời gian 16/02/2009 đến 01/03/2009 hoặc từ 23/02/2009 đến 08/03/2009 Giáo sư Benoit Truong-Van, Khoa Toán Kỹ thuật, Viện Quốc gia Khoa học Ứng dụng Toulouse, Pháp sẽ sang thăm và dạy môn Time Series Analysis.

Đây sẽ là môn tự chọn cho sinh viên đại học Khoa Toán-Tin và học viên cao học Xác suất Thống kê. Đây cũng là môn học tự chọn cho học phần VI, Cao học Giải tích khoá 17; và Học phần II, Cao học Giải tích khóa 18.

Giới thiệu môn học:

Mục tiêu của phân tích chuỗi thời gian là mô hình hóa các dữ kiện quan sát được từ một hiện tượng tiến hóa, vì vậy ứng dụng của nó rất rộng: kinh tế-xã hội (sản xuất và tiêu thụ của của một quốc gia hay công ty,...), vật lí (thời tiết, xử lí tín hiệu,...), sinh học (tiến hóa của tỉ lệ tử của dân số,...),...

 

TIME SERIES ANALYSIS

PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN


 

A presentation of time series course:

The object of time series analysis is to modelling observed data equally sampled from an evolutionary phenomenon, so that the field of its applications is very broad: Socio-economics (for instance production, consumation amounts of a country or a company,...), Physics (e.g. meteorolgy, signal processing,...), Biology (evolution of mortality rate of a population,...) etc...

The present course is an introduction to this subject. First, it gives simple models and statistical tools for dealing with data exhibiting a trend, a seasonal component and residuals (application to socio-economics data,... and further to financial series)

Then phenomena with random stationary evolution are studied while studying simple stochastic processes wtih short memory. An elaborated statistical methodoly is presented in order to fit data to a judicious model.

In particular, this course is a basis for further studies on modelling volatility of financial series for instance.


 

Đề cương

 

Lý thuyết và Bài tập, 4 tín chỉ.

Môn tự chọn, bậc đại học ngành Toán-Tin học.

Giảng viên: Giáo sư Benoit Truong Van, Khoa Toán Kỹ thuật, Viện Quốc gia Khoa học Ứng dụng Toulouse, Pháp.

I TÓM TẮT MÔN HỌC

Môn học này giới thiệu mô hình hóa chuỗi thời gian (time series modelling).

II CÁC MÔN HỌC TRƯỚC

Xác suất (TN 402)

Thống kê toán học (TN403)

III NỘI DUNG MÔN HỌC

Chapter 1: Additive models – Statistical modelling

Notions of time series

Linear additive model

Parameter estimating

General additive model

Estimating the components

Moving average and Exponential filtering

Forecasting

Practice

Chapter 2: Stationary ARMA models

Correlation functions

Spectral density

Forecasting

Chapter 3: ARMA model identification

Preliminary estimators

Consistency Asymptotic Normality

Order model determination

Practice on simulated and genuine time series

Chapter 4: ARMA Parameter estimation Model diagnostics

Maximum likelihood and Least Squares estimates

Asymptotic Normality

Model diagnostics

Residuals analysis and tests

Practice on simulated and genuine time series

Chapter 5: Some classical unstable ARMA

ARIMA and Seasonal ARIMA

Modelling and practice


 

TÀI LIỆU THAM KHẢO

G.E.P Box and G.M. Jenkins, Time series analysis Forecasting and Control, Holden Day

P.J. Brockwell and R.A Davis, Time series: Theory and Methods, Springer series in Statistics Springer Verlag New York Berlin Heideberg 1987

G.M. Jenkins and D.G. Watts, Spectral analysis and its applications, Holden Day

E.J. Hannan, Time series, Wiley, New York, 1969.

 

 
Khoa Toán - Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh.
Phòng F.009, cơ sở 227 Nguyễn Văn Cừ, Quận 5, TP HCM.