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来自 : 开源中国 发布时间：2021-03-24

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教材与参考书

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1 金融数据分析中的 R 软件介绍

1.1 本课程的软件需求

1.2 基本 R 使用

1.3 生成时间序列数据

1.4 ts 类型

1.5 zoo 类型

1.6 xts 类型

1.7 quantmod 包的功能

1.8 tseries 包的功能

1.9 R 软件的其它时间序列类型和功能

2 金融数据及其特征

2.1 资产收益率

2.2 债券收益和价格

2.3 隐含波动率

2.4 收益率分布特性的探索性分析

2.5 收益率的分布特性

2.6 金融数据的图形

2.7 金融数据常用分布

II 线性时间序列模型

3 线性时间序列模型

3.1 介绍

3.2 平稳性

3.3 相关系数和自相关函数

3.4 白噪声和线性时间序列

4 自回归模型

4.1 自回归模型的概念

4.2 滞后算子

4.3 AR(1) 模型的性质

4.4 AR(1) 模型的自相关函数

4.5 AR(2) 模型的性质

4.6 AR(p) 模型的性质

4.7 偏自相关函数

4.8 信息准则

4.9 AR 模型参数估计方法

4.10 AR 模型检验

4.11 AR 模型拟合优度指标

4.12 用估计的 AR 模型进行预测

5 移动平均模型

5.1 移动平均模型的概念

5.2 移动平均模型的性质

5.3 移动平均模型定阶

5.4 移动平均模型的估计

5.5 移动平均模型的预测

5.6 AR 和 MA 的小结

6 ARMA 模型

6.1 ARMA 模型的概念

6.2 ARMA 模型的性质

6.3 一般 ARMA 模型

6.4 ARMA 模型辨识

6.5 ARMA 模型预测

6.6 ARMA 模型的三种表示

7 单位根过程

7.1 随机游动

7.2 带漂移的随机游动

7.3 固定趋势模型

7.4 ARIMA 模型

7.5 单位根检验

8 指数平滑

9 季节模型

9.1 季节差分

9.2 乘性季节模型

9.3 季节哑变量

10 带时间序列误差的回归模型

11 长记忆模型

11.1 长记忆模型介绍

11.2 长记忆模型性质

11.3 长记忆模型建模实例

12 模型比较和平均

12.1 样本内比较

12.2 样本外比较

12.3 模型平均

13 线性时间序列案例学习—汽油价格

13.1 数据读入与探索性分析

13.2 AR(5) 模型

13.3 ARMA(1,3) 模型

13.4 固定线性趋势模型

13.5 引入石油价格解释变量的模型

13.6 使用滞后石油价格解释变量的模型

13.7 样本外预测

14 线性时间序列案例学习—全球温度异常值

14.1 数据读入与探索性分析

14.2 单位根非平稳模型

14.3 线性固定趋势模型

14.4 二次固定趋势模型

14.5 模型比较

14.6 长期预测

14.7 讨论

15 线性时间序列案例学习—美国月失业率

15.1 单变量时间序列模型

15.2 一个替代模型

15.3 模型比较

15.4 使用首次申请失业救济金人数

15.5 模型再比较

III 资产波动率及其模型

16 资产波动率模型特征

16.1 波动率的特征

16.2 波动率模型的结构

16.3 波动率模型的建立

16.4 ARCH 效应的检验

17 ARCH 模型

17.1 ARCH 模型公式

17.2 ARCH 模型的性质

17.3 ARCH 模型的优缺点

17.4 ARCH 模型的建模步骤

17.5 ARCH 模型建模实例

18 GARCH 模型

18.1 GARCH 模型

18.2 IGARCH 模型

18.3 GARCH-M 模型

18.4 附录：蔡瑞祥教授的 IGARCH 建模估计 R 函数

18.5 附录：蔡瑞祥教授的 GARCH-M 建模估计 R 函数

19 改进的 GARCH 模型

19.1 EGARCH 模型

19.2 TGARCH 模型

19.3 APARCH 模型

19.4 非对称 GARCH 模型

19.5 附录：蔡瑞胸教授的 EGARCH(1,1) 估计函数

19.6 附录：蔡瑞胸教授的 TGARCH(1,1) 估计函数

19.7 附录：蔡瑞胸教授的 NGARCH(1,1) 估计函数

20 随机波动率模型

20.1 随机波动率模型

20.2 长记忆随机波动率模型

21 其它的波动率计算方法

21.1 利用高频数据计算波动率

21.2 使用 OHLC 数据

21.3 附录：用日数据估计月波动率的 R 函数

22 波动率模型的应用

22.1 GARCH 波动率期限结构

22.2 期权定价和对冲

22.3 随时间变化的协方差和贝塔值

22.4 最小方差投资组合

22.5 预测

23 多元时间序列及其应用

23.1 弱平稳与互相关矩阵

23.2 向量自回归模型

23.3 VAR 建模与应用

23.4 协整分析

23.5 附录：用到的源程序代码

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