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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《金融时间序列分析》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

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