金融时间序列分析
花俊洲
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1 金融时间序列概述
1.1 第一课时 课程介绍与概述
1.2 第二课时 时间序列分类与常用软件
2 基本概念
2.1 第一课时 时间序列图示、一般计息方式
2.2 第二课时 连续复利与日收益率
3 平稳性及其意义
3.1 第一课时 均值、方差和自协方差
3.2 第二课时 平稳性及意义
4 时间序列建模与R软件
4.1 第一课时 模型识别与模型估计
4.2 第二课时 模型检验、应用与R软件
5 平稳性图检验和白噪声检验
5.1 第一课时 时序图和自相关图检验
5.2 第二课时 白噪声序列性质及检验
6 方法性工具与AR(p)定义
6.1 第一课时 差分运算与延迟算子
6.2 第二课时 线性差分方程与AR模型
7 AR模型平稳性与性质一
7.1 第一课时 AR模型平稳性检验
7.2 第二课时 AR模型的方差与协方差
8 AR模型相关系数与MA模型方差协方差
8.1 第一课时 AR模型的自相关与偏相关系数
8.2 第二课时 MA模型定义与方差协方差
9 MA模型统计性质
9.1 第一课时 MA模型自相关系数与可逆性
9.2 第二课时 MA模型逆函数与偏自相关系数
10 ARMA模型与非平稳差分
10.1 第一课时 ARMA模型及统计性质
10.2 第二课时 分解定理与非平稳差分
11 ARIMA模型建模
11.1 第一课时 ARIMA模型结构与性质
11.2 第二课时 ARIMA模型建模与预测
11.3 扩展资料:ARIMA模型建模R实验
12 残差自回归模型
12.1 第一课时 残差自回归模型结构
12.2 第二课时 残差自相关检验及拟合
12.3 扩展资料:残差自回归建模实验
13 异方差与条件异方差模型
13.1 第一课时 异方差性质及方差齐性变换
13.2 第二课时 ARCH模型与GARCH模型
13.3 扩展资料:ARCH模型实验
14 多元时间序列分析介绍
14.1 第一课时 多元时间序列分析
14.2 第二课时 机动时间
15 第十五周
15.1 第一第二课时
15.1.1 教学内容
16 应用时间序列分析
16.1 第一章 时间序列分析简介
16.1.1 绪论及时间序列的定义
16.1.2 时间序列分析方法
16.1.3 R简介(实验1)
16.1.4 第一章PPT
16.2 时间序列的预处理
16.2.1 平稳时间序列的定义
16.2.2 平稳时间序列的性质和意义
16.2.3 平稳性的检验
16.2.4 纯随机序列的定义及性质
16.2.5 纯随机性检验
16.2.6 时间序列的预处理(实验2)
16.2.7 第二章PPT
16.2.8 第1,2章测验
16.3 平稳时间序列分析
16.3.1 方法性工具
16.3.2 AR模型定义及其平稳性判别
16.3.3 平稳AR模型的性质(1)
16.3.4 平稳AR模型的性质(2)
16.3.5 MA模型定义及性质
16.3.6 ARMA模型定义及性质
16.3.7 平稳序列建模步骤和模型识别
16.3.8 模型的参数估计
16.3.9 模型检验
16.3.10 模型优化
16.3.11 模型预测
16.3.12 平稳时间序列建模(实验3)
16.3.13 第三章PPT
16.3.14 第三章测验
16.4 非平稳序列的确定性分析
16.4.1 因素分解
16.4.2 趋势分析-趋势拟合法
16.4.3 趋势分析-平滑法
16.4.4 季节效应分析
16.4.5 综合分析
16.4.6 第四章PPT
16.4.7 第4章测验
16.5 非平稳序列的随机分析
16.5.1 差分运算
16.5.2 ARIMA模型结构和性质
16.5.3 ARIMA模型建模过程
16.5.4 ARIMA模型预测
16.5.5 ARIMA模型建模(实验4)
16.5.6 疏系数模型
16.5.7 季节模型
16.5.8 季节模型建模(实验5)
16.5.9 残差自回归模型
16.5.10 残差自回归模型(实验6)
16.5.11 异方差性质
16.5.12 方差齐性变换
16.5.13 ARCH模型
16.5.14 ARCH模型(实验7)
16.5.15 GARCH模型
16.5.16 GARCH衍生模型
16.5.17 第五章PPT
16.5.18 第五章测验
16.6 多元时间序列分析
16.6.1 平稳多元序列建模
16.6.2 虚假回归
16.6.3 DF检验
16.6.4 ADF检验
16.6.5 协整
16.6.6 误差修正模型
16.6.7 协整和误差修正模型(实验8)
16.6.8 第六章PPT
16.6.9 第六章测验
第一课时 课程介绍与概述
下一节
主要知识点:课程介绍(包括本学期课程内容,平时成绩构成,考试占比,学习方式等),时间序列概述 时间序列分类
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