Emne - Prognosemodeller i økonomi og finans - IØ8304
Prognosemodeller i økonomi og finans
Velg studieårOm
Om emnet
Faglig innhold
Økonomiske prognoser er en viktig ingrediens i beslutningsprosesser både i offentlig og privat sektor. Dette kurset gir en oversikt over både teori og anvendelser. Doktorgradsstudenter vil lære både grunnleggende og avanserte prognostiseringsteknikker ved bruk av "state of the art" metoder, programvare og databaser. Kurset dekker en bred oversikt over tidsserieprediksjon: deskriptiv statistikk og grafisk analyse, regresjonsanalyse, prognoseevaluering, kombinasjon av prognoser, ARIMA modeller, VAR modeller, VECM modeller, Bayesianske VAR-modeller, TAR/STAR modeller, regime switch modeller, State Space-modeller, Modeller med varierende datafrekvens, Stor data og maskinlæringsmetoder, GARCH modeller og riskprognoser. Kurset vil dekke praktisk implementering av modeller i Eviews og R sammen med FRED databasen på makroøkonomi og finans. Studenter står fritt til å bruke andre programmer (feks. Phyton etc.) og andre databaser (feks. Eikon Datastream, Bloomberg etc.) i deres forelesninger.
Læringsutbytte
Kandidaten vil i dette kurset erverve seg sentrale kunnskaper innen moderne prognosemetoder i økonomi og finans. Kandidaten vil få trening i å utarbeide selvstendig forelesninger på valgte tema innenfor området og presentere dette. Kandidaten vil også få trening i å lage og presentere data, metoder og implementering av disse fra kurset. Dette vil være en viktig del av den generelle doktorgradstreningen for kandidaten. Kandidaten vil også bli kjent med bruk av databaser og statistisk programvare.
Læringsformer og aktiviteter
Kurset vil bestå av en blanding av tradisjonelle forelesninger og praktiske øvelser. Undervisningen vil være seminarbasert (intensivt i september, oktober og november). Alle forelesninger blir også bli tilgjengelig digitalt. Forelesninger vil gis av fagstab.
Obligatoriske aktiviteter
- Aktiv deltakelse i forelesning
Mer om vurdering
For å få kurset godkjent må studentene lage en forelesning på en valgt metode fra kurset og presentere denne sammen med spesifikke data, implementering av modell og analyse av resultater. Kandidaten må demonstrere innsikt i spesifikke data, metoder og programvareimplementering. Kvaliteten på disse forelesningene vil bli evaluert av en ekstern sensor og av faglærer. Presentasjonene vil bli tatt opp.
Anbefalte forkunnskaper
Grunnleggende kurs innen økonomi og finans. Generelle kunnskaper innen matematikk, statistikk og databehandling.
Kursmateriell
Gis ved kursstart
Fagområder
- Bedriftsøkonomi og optimering
- Industriell økonomi og teknologiledelse
- Bedriftsøkonomi
- Finansiell økonomi