| 課程代碼 |
80M03301
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| 課程中文名稱 |
時間序列
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| 課程英文名稱 |
Time Series
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| 學分數 |
3.0
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| 必選修 |
選修
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| 開課班級 |
碩研財金一甲
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| 任課教師 |
李源明
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| 上課教室(時間) |
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週三
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第2節
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(S407)
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週三
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第3節
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(S407)
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週三
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第4節
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(S407)
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| 課程時數 |
3
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| 實習時數 |
0
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| 授課語言 |
1.華語
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| 輔導考證 |
無
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| 課程概述 |
本課程為碩士班學生在進行論文寫作之前的進階課程，主要介紹各種不同的時間序列資料及其在資料處理(檢定)、轉換、建構模型與模型診斷上的理論與實際操作方法與步驟。
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| 先修科目或預備能力 |
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課程學習目標與核心能力之對應
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| 編號 | 中文課程學習目標 | 英文課程學習目標 |
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1
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能瞭解時間序列分析的方法與基本理論
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To be able to understand methods and basic theories of time series analysis
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2
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能針對財金或經濟問題有效辨認適當的時間序列分析的方法與模型。
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To be able to identify the appropriate methods and models of time series analysis when encountering financial or economic problems.
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3
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能體認正確嚴謹應用時間序列分析的方法與模型的重要性
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To be able to recognize the importance of applying methods and models of time series analysis correctly and rigorously.
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4
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能利用計量之套裝軟體分析財金或經濟資料，並正確解讀實證結果。
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To be able to apply package software of econometric on financial or economic data analysis and to interpret its output of evidence.
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5
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能將市場的資料轉換成有用的資訊
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To be able to transfer the market’s data into useful information.
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6
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能有效解析與呈現分析實證結果，讓不懂時間序列分析專業術語的決策者亦可理解。
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To be able to analyze and present the empirical results in a way that decision policy-makers who may not know time series analysis can also understand.
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| 就業力培養目標 |
此門課程無設定權重值
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| 中文課程大綱 |
1.基本概念
2.定態時間序列模型
3.其他定態時間序列模型
4.非定態時間序列模型
5.追蹤資料模型
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| 英/日文課程大綱 |
1. Fundamental Concepts
2. Stationary Time Series Models
3. Other Stationary Time Series Models
4. Nonstationary Time Series Models
5. Panel Data Models
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| 課程進度表 |
1. 基本概念回顧
(基料結構)
(基本資料處理: 時間序列組成元素與資料轉換)
2. 定態時間序列模型-ARMA model
( AR(1) 與 AR(p) 模型, MA(1) 與 MA(p)模型 )
3. 定態時間序列模型-Box-Jenkins 方法論
(Box-Jenkins 模型選定: 認定, 估計, 診斷)
4. 定態時間序列模型-ARCH-GARCH 模型
(ARCH 模型, ARCH(1)、ARCH(p) 模型以及GARCH(p, q)模型)
5. 定態時間序列模型-ARCH-GARCH 模型
其他特性 (G)ARCH 族模型)
6. 多變量 (G)ARCH 模型(一)
7. 多變量 (G)ARCH 模型(二)
8. 定態時間序列模型-向量自我迴歸(Vector Autoregressive :VAR) 模型
VAR模型, Granger因果檢定(Granger causality test)
9. 期中報告(midterm report)
10.非定態時間序列-單根檢定(Unit-Root Tests)
虛假迴歸 (spurious regressions) , 單根的檢定方法
11.非定態時間序列-單根檢定(Unit-Root Tests)
(Dickey Fuller 檢定, Augmented D-F 檢定, Phillips-Perron 檢定)
12.共整合(Cointegration)與誤差修正模型(Error-correction Model)
(E.-G. and Johansen共整合檢定與估計)
13.共整合與誤差修正模型
向量誤差修正模型(Vector ECM)
14.傳統追蹤資料(Panel Data) 模型(一)
15.傳統追蹤資料(Panel Data) 模型(二)
16.動態異質追蹤資料模型
17.非定態追蹤資料(panels)
18.期末報告
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| 課程融入SDGs |
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| 期考調查 |
| 期中考(第9週)考試方式 |
軟體操作與筆試
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| 期末考(第18週)考試方式 |
軟體操作與筆試
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| 其他週考試考試週次與方式 |
無
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| 教學方式與評量方式 |
| 課程學習目標 | 教學方式 | 評量方式 |
| 能瞭解時間序列分析的方法與基本理論 |
課堂講授
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作業
（
平時
）
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| 能針對財金或經濟問題有效辨認適當的時間序列分析的方法與模型。 |
課堂講授
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作業
（
期中
）
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| 能體認正確嚴謹應用時間序列分析的方法與模型的重要性 |
啟發思考
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作業
（
平時
）
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| 能利用計量之套裝軟體分析財金或經濟資料，並正確解讀實證結果。 |
課堂講授
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作業
（
期末
）
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| 能將市場的資料轉換成有用的資訊 |
分組討論
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口試
（
平時
）
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| 能有效解析與呈現分析實證結果，讓不懂時間序列分析專業術語的決策者亦可理解。 |
實作演練
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課堂展演
（
平時
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
時間序列分析:經濟與財務上之應用
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| 作者 |
楊奕農
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| 書局 |
雙葉書廊出版
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| 年份 |
2017
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| 國際標準書號(ISBN) |
978-986-5668-70-9
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| 版本 |
三版
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請同學尊重智慧財產權，使用正版教科書，不得非法影印，以免觸犯智慧財產權相關法令
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| 參考書籍 |
Dimitrios Asteriou and Stephen G. Hall(2007), Applied Econometrics: a Modern approach using EViews and Microfit , published by PALGRVE MACMILLAN(指南書局代理)
陳旭昇(2009)時間序列分析:總體經濟與財務金融之應用, 東華(新月)書局
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| 教學軟體 |
EVIEWS, MS-power point
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| 課程規範 |
準時繳交作業或報告
不得在上課期間使用手機等3C產品
不得遲到早退 或干擾上課進行
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