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南臺科技大學105學年度第2學期課程資訊
課程代碼 80M03801
課程中文名稱 時間序列分析
課程英文名稱 Time series analysis
學分數 3.0
必選修 選修
開課班級 碩研財金一甲
任課教師 李源明
上課教室(時間)
週一 第7節 (S404)
週一 第8節 (S404)
週一 第9節 (S404)
課程時數 3
實習時數 0
授課語言 1.華語
輔導考證
課程概述 本課程介紹各種不同的時間序列資料,在資料處理(檢定)、轉換、建構模型,以及模型診斷上的理論與實際的操作方法與步驟,本課程是配合研究所(碩士)學生在進行論文寫作之前的進階課程。學生需配合相關的課程進度,按時繳交各項作業與報告。
先修科目或預備能力 計量經濟學
課程學習目標與核心能力之對應
編號中文課程學習目標英文課程學習目標
1 能瞭解時間序列分析的方法與基本理論 To be able to understand methods and basic theories of time series analysis
2 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。 To be able to identify the appropriate methods and models of time series analysis when encountering financial or economic problems.
3 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 To be able to recognize the importance of applying methods and models of time series analysis correctly and rigorously.
4 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。 To be able to apply package software of econometric on financial or economic data analysis and to interpret its output of evidence
5 能將市場的資料轉換成有用的資訊 To be able to transfer the market’s data into useful information.
6 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。 To be able to present analysis the evidence results in a way that decision policy-makers who may not know time series analysis can also understand.
就業力培養目標 此門課程無設定權重值
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
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
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
課程融入SDGs
期考調查
期中考(第9週)考試方式
期末考(第18週)考試方式
其他週考試考試週次與方式
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  
作業平時
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  
作業期中
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  
作業平時
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  
作業期末
能將市場的資料轉換成有用的資訊
分組討論  
口試平時
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  
課堂展演平時
指定用書
書名 時間序列分析:經濟與財務上之應用
作者 楊奕農
書局 雙葉書廊出版
年份 2009
國際標準書號(ISBN) 978-986-6672-44-6
版本 二版
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
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
教學軟體 EVIEWS, MS-power point
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