Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Badanie szeregów czasowych
Tok studiów:
2018/2019
Kod:
JIS-2-032-AD-s
Wydział:
Fizyki i Informatyki Stosowanej
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Modelowanie i analiza danych
Kierunek:
Informatyka Stosowana
Semestr:
0
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Osoba odpowiedzialna:
prof. dr hab. Bożek Piotr (piotr.bozek@fis.agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
prof. dr hab. Bożek Piotr (piotr.bozek@fis.agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Tematem modułu jest modelowanie szeregów czasowych, metody analizy danych
empirycznych i metody predykcji.

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Student zna podstawowe metody analizy szeregów czasowych. IS2A_W01 Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_W002 Student potrafi oddzielić trend i składową przypadkowa w szeregach czasowych. Student rozumie własnosci funkcji korelacji dla szeregów czasowych. IS2A_W01 Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_W003 Student zna modele szeregów czasowych stosowane w analizie danych finansowych i ekonomicznych. IS2A_W01, IS2A_W03 Aktywność na zajęciach,
Kolokwium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Umiejętności
M_U001 Student potrafi zbadać szeregi czasowe, unie oddzielić trend i składową przypadkową. IS2A_U02 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
M_U002 Student potrafi zastosować proste filtry numeryczne, umie oszacowac macierz korelacji dla szeregów czasowych i zbadać jej własności IS2A_U02 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
Kompetencje społeczne
M_K001 Student potrafi pracować w zespole i rzetelnie opracować dane pomiarowe IS2A_K02, IS2A_K03 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Inne
E-learning
Wiedza
M_W001 Student zna podstawowe metody analizy szeregów czasowych. + - + - - - - - - - -
M_W002 Student potrafi oddzielić trend i składową przypadkowa w szeregach czasowych. Student rozumie własnosci funkcji korelacji dla szeregów czasowych. + - + - - - - - - - -
M_W003 Student zna modele szeregów czasowych stosowane w analizie danych finansowych i ekonomicznych. + - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student potrafi zbadać szeregi czasowe, unie oddzielić trend i składową przypadkową. - - + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi zastosować proste filtry numeryczne, umie oszacowac macierz korelacji dla szeregów czasowych i zbadać jej własności - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student potrafi pracować w zespole i rzetelnie opracować dane pomiarowe - - - - - - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:
Metody analizy szeregów czasowych

1. Ogólne własności i przykłady szeregów czasowych
2. Struktura szeregów czasowych (część systematyczna i składowa przypadkowa)
3. Metody analizy trendu i zmienności cyklicznej
4. Modele szeregów czasowych
5. Szacowanie parametrów modelu
6. FFT , transformaty falkowe
7. Porównanie szeregów czasowych
8. Korelacje między szeregami czasowymi
9.Analiza niezależnych składowych
10. Filtry , predykcja
11. Analiza niezależnych składowych
12. Filtr Kalmana

Ćwiczenia laboratoryjne:

1. Analiza trendu i składowej przypadkowej
2. Próbkowanie sygnały ciągłego
3. Widmowa gęstość mocy,
4. Filtrowanie
5. Transformata falkowa
6. Modele ARMA
7. Modele ARCH
8. Analiza korelacji szeregów czasowych
9. Metoda analizy niezależnych składowych

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 88 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w wykładach 24 godz
Przygotowanie do zajęć 20 godz
Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych 24 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 20 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

Sprawdzenie opanowania materiału z wykładów na podstawie egzaminu pisemnego 0-24 pkt
Zajęcia laboratoryjne 12 zajęć, lacznie 0-96pkt. Możliwa jedna nieobecność nieusprawiedliwona na zajęciach laboratoryjnych z możliwością odrobienia, punkty zaliczone po uzupelnieniu rozwiązania.
Punkty za nieobecności usprawiedliwione będą zaliczone po uzupełnieniu rozwiązania.
Ocena koncowa na podstawie sumy punktów z egzaminu i ocen ćwiczeń laboratoryjnych,
zgodnie z regulaminem studiów AGH. Nie ma minimalnych wymogów co do punktów za sam egzamin lub za same zajęcia laboratoryjne, liczy się suma do oceny końcowej. Możliwe jest uzyskanie dodatkowych punktów za aktywność na zajęciach, niestandardowe rozwiązanie problemu, itp..

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Nie podano wymagań wstępnych lub dodatkowych.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

J. Szabatin, Teoria sygnałów, WKŁ
R. Otnes, L. Enochson, Analiza numeryczna szeregów czasowych, WNT
A. Weron, R. Weron, Inżynieria finansowa, WNT
C. Ngai Hang, Time series: applications to finance with R and S-plus, Wiley

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Odrabianie laboratorium
Jedna nieobecność usprawiedliwiona, zaliczenie punktów za te zajęcia
po przedstawieniu i wyjaśnieniu rozwiązania i programu.