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本书为北京大学数学科学学院金融数学系金融数学应用硕士《金融事件序列分析》授课备课资料。 课程采用Ruey S. Tsay的《金融数据分析导论:基于R语言》 (An Introduction to Analysis of Financial Data with R)作为主要教材之一。

如果读者使用本书的网页版本, 用如下数学公式测试浏览器中数学公式显示是否正常:

\[ \text{定积分} = \int_a^b f(x) \,dx \]

如果显示不正常, 可以在公式上右键单击, 选择“Math Settings–Math Renderer”, 依次使用改成“Common HTML”,“SVG”等是否可以变成正常显示。 PDF版本不存在这样的问题。

内容

  • R软件的时间序列相关的功能介绍, Rmd格式介绍
  • 收益率,债券,波动率,金融数据示例,收益率分布性质,金融数据可视化,统计分布复习
  • 线性时间序列:款平稳,自相关系数函数,ACF的白噪声检验, AR, 偏相关系数,定阶与参数估计,预测,MA, ARMA, ARIMA,单位根过程,单位根检验, 指数平滑方法,季节模型, 回归模型的序列相关误差项,协整, 长记忆模型,模型比较与模型平均 线性时间序列的案例研究
  • 资产波动率,ARCH效应,ARCH模型,GARCH模型,IGARCH模型, GARCH-M模型,EGARCH模型, TGARCH模型, APARCH模型, 非对称GARCH模型,随机波动率模型 波动率模型案例研究
  • 多元时间序列的基础知识和VAR模型, 协整和协整检验,格兰格因果性
  • 极值理论、分位数估计与VaR(选讲)
  • 高频金融数据(选讲)

参考书

  • (Tsay 2013)
  • (Tsay 2010)
  • (Tsay 2014)
  • (吴喜之 and 刘苗 2018)
  • (何书元 2003)
  • (Lutkepohl and Kratzig 2004)
  • (Cryer and Chan 2008)
  • (Christoffersen 2003)
  • (Gebhard Kirchgässner 2013), 有格兰格因果、协整等内容
  • (???)

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B 参考文献

Christoffersen, Peter F. 2003. Elements of Financial Risk Management. Elsevier Science (USA).

Cryer, Jonathan D., and Kung-Sik Chan. 2008. Time Series Analysis with Applications in R. 2nd Ed. Springer.

Gebhard Kirchgässner, Uwe Hassler, Jürgen Wolters. 2013. Introduction to Modern Time Series Analysis. Springer.

Lutkepohl, Helmut, and Markus Kratzig. 2004. Applied Time Series Econometrics. Cambridge University Press.

Tsay, Ruey S. 2010. Analysis of Financial Time Series. 3rd Ed. John Wiley & Sons, Inc.

Tsay, Ruey S. 2013. 金融数据分析导论:基于R语言. 机械工业出版社.

Tsay, Ruey S. 2014. Multivariate Time Series Analysis with R and Financial Applications. John Wiley & Sons, Inc.

何书元. 2003. 应用时间序列分析. 北京大学出版社.

吴喜之, and 刘苗. 2018. 应用时间序列分析——R软件陪同. 第二版. 机械工业出版社.