深圳大学 金融时间序列分析教学大纲
时间序列分析课程教学大纲
《时间序列分析》课程教学大纲Time Series Analysis课程代码：课程性质：专业基础理论课/必修适用专业：统计开课学期：6总学时数：56 总学分数：3.5编写年月：2007.5 修订年月：2007.7执笔：涂钰青一、课程的性质和目的本课程是经济学中较新的、较重要的分支，主要对依时间次序观测的数据进行统计分析。
近几年随着计算机的普及发展，时间序列分析在许多领域都得到较好的应用，特别是在金融领域的应用也日益突出。
学好时间序列分析已成为对金融工程专业学生的基本要求，同时也为他们今后的工作打好基础。
通过该门课程的学习，要求学生能较深刻地理解时间序列的基本理论、思想和方法，掌握时间序列分析中水平指标和速度指标的计算，并根据时间序列用最小平方法配合趋势方程用以预测未来。
并能应用于解决实践中遇到的问题，从而提高学生的数理金融素质，加强学生开展数学科研工作和解决实际问题金融的能力，掌握用时间序列模型进行基本实证分析的方法。
二、课程教学内容及学时分配本课程主干内容包括：时间序列概述、时间序列的水平分析、时间序列的速度分析、时间序列的长期趋势分析和季节变动与循环变动的测定。
第一章时间序列概述(8学时)本章内容：时间序列的概念及构成，时间序列的种类（绝对数时间序列、相对数时间序列、平均数时间序列），时间序列的编制原则（时间长短要统一、总体范围要一致、指标的经济内容应统一、各指标的计算方法、计算价格、计量单位都应统一）本章要求1. 了解时间序列的概念及构成；2. 了解绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列；3. 了解时间序列的编制原则。
第二章时间序列的水平分析(12学时)本章内容：发展水平，平均发展水平的概念，序时平均数的计算（根据绝对数时间序列计算、根据相对数时间序列计算、根据平均数时间序列计算），增减量（逐期增减量、累计增减量）平均增减量（水平法、累计法）本章要求1. 了解时间序列的发展水平；2. 了解时间序列平均发展水平的概念；3. 理解序时平均数的计算，掌握根据绝对数时间序列计算、根据相对数时间序列计算和根据平均数时间序列计算；4. 理解逐期增减量和累计增减量；5. 理解平均增减量的水平法和累计法。
金融时间序列分析教学设计
金融时间序列分析教学设计一、教学背景与目的金融时间序列分析是金融学中的一种重要方法，用于分析金融市场和企业的收益、波动和风险等。
本课程旨在帮助学生们掌握金融时间序列数据的基本概念、特征分析和预测模型等知识，以提升其在金融领域的应用能力。
二、教学内容1.金融时间序列数据介绍–时间序列数据基本概念–金融市场中的时间序列数据–常用时间序列数据的获取和处理方法2.金融时间序列数据特征分析–时间序列的分类和判定准则–平稳性检验及相关数学基础知识–均值方差模型（ARMA模型）及其拟合3.金融时间序列建模与预测–自回归移动平均模型（ARIMA模型）及其拟合–季节性时间序列建模及预测–ARCH、GARCH模型4.金融时间序列分析实战应用–金融时间序列数据分析软件介绍–金融时间序列数据实战案例分析–实战应用中的注意事项和技巧三、教学方法本课程采用理论教学与实践相结合的教学方法，注重学生的主动学习和实践能力培养。
具体教学方法如下：1.理论授课：通过PPT讲授，结合案例分析，引导学生理解和掌握金融时间序列分析的基本概念、特征和应用方法。
2.实验操作：提供金融时间序列数据分析软件，进行实践和模拟操作，让学生们在实验中深化对理论的理解。
3.课程设计：根据金融时间序列分析的实际应用需求，让学生们进行课程设计，包括数据获取、预处理、拟合和预测等环节。
四、教学评估本课程评估分为两个部分，一是平时作业，二是期末考试。
1.平时作业：包括实验报告、数据练习、理论考试等。
2.期末考试：主要测试学生对于金融时间序列分析的理解和应用能力。
五、教学资源1.课本：《金融时间序列分析》（Danica Prevendar，2016）2.PPT教学材料：包括理论讲解、案例分析、实践操作等。
3.数据分析软件：R、MATLAB等。
六、总结本课程旨在帮助学生们掌握金融时间序列数据的基础理论和实践应用，提升其在金融领域的数据分析能力和实践操作技能。
通过本课程的学习，让学生们在实际应用中了解金融时间序列分析的实际用途，并解决相关问题，提升其在金融领域的竞争力。
《金融时间序列分析》课程教学大纲
《金融时间序列分析》课程教学大纲一、课程基本信息1.课程代码：2.课程名称：金融时间序列分析3.英文名称：Analysis of Financial Time Series4.课程类别：专业必修课5.学时：48（实验学时10）6.学分：37.适用对象：金融工程专业8.考核方式：考查（闭卷考试或者撰写课程论文）9.先修课程：微积分、线性代数、概率论与数理统计、统计学、金融学等。
二、课程简介中文简介金融时间序列分析主要探讨如何运用时间序列分析方法定量分析和描述具有随机特征的金融变量的动态发展规律和金融变量之间的相互关系。
金融时间序列分析根据时序分析方法对金融现象进行认识分析，并使用时间序列分析的相关软件，具有较强的应用性和可操作性。
本课程主要介绍金融时间序列分析的基本理论和方法，包括AR模型、MA模型、ARMA模型、非平稳时序模型、单位根检验法、向量自回归模型、协整与误差修正模型和GARCH模型等。
英文简介Analysis of financial time series mainly discusses how to use time series analysis method to quantitatively analyze and describe the dynamic development law of financial variables with stochastic characteristics and the relationship between financial variables. Analysis of financial time series recognizes and analyses financial phenomena according to time series analysis method, and uses related software of time series analysis, which has strong applicability and operability. This course mainly introduces the basic theories and methods of financial time series analysis, including AR model, MA model, ARMA model, non-stationary time series model, unit root test, vector autoregressive model, co-integration and error correction model and GARCH model.三、课程性质与教学目的本课程是统计学、应用统计学、数学与应用数学、金融学、投资学与保险学等专业的专业选修课，教学的主要目的在于向学生介绍现代金融时间序列的基础理论、模型和方法，培养学生在经济金融理论的基础上，借助时间序列分析软件建立金融时间序列模型的能力，拓宽学生分析、研究现实经济金融问题的思路，增强学生的数量分析和实际动手能力，从而为对我国金融市场进行实证研究打下坚实基础。
《时间序列分析》教学大纲和授课计划
《时间序列分析》教学大纲和授课计划主讲教师黄红梅课程名称：应用时间序列分析教学目的和要求：1. 教学目的：本课程是为应用统计学专业硕士研究生开设的一门必修课程，通过该课程的学习，使学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，能够应用统计软件对时间序列建立适当的动态模型，从而实现对研究对象进行分析和预测的目的。
在能力发展方面，培养学生全面分析问题、独立解决问题的能力，增强学生研究和解决现实问题的能力，从而为今后从事实际工作和科学研究打下基础。
2. 教学要求：学生应在课前做好预习，上课专心听讲，有问题及时提出，课后勤于思考认真作业。
详细阅读参考书，努力提高分析问题和解决问题的能力。
教学课时数：48学时教学方式：面授考核方法：闭卷评分标准：考勤：10%分平时作业：20%期末考试：70%指定教材：金融时间序列分析/（美）Ruey S. Tsay著；王远林，王辉，潘家柱译.北京：人民邮电出版社，2012.9.参考文献：应用计量经济学：时间序列分析（原书第3版）/（美）恩德斯（Enders，W.）著；杜江，袁景安译. 北京：机械工业出版社，2012.6.时间序列分析/ 汉密尔顿（Hamilton J D）著；刘明志译．北京：中国社会科学出版社，1999．预备知识：高等数学、概率论与数理统计、线性代数讲授提纲：本课程主要讲授平稳和非平稳时间序列的经典建模方法，同时也关注单位根检验、季节性问题、波动性建模和协整等时间序列分析过程中的典型问题。
具体内容如下。
第一章金融时间序列及其特征（3学时）一、资产收益率；二、收益率的分布性质。
第二章线性时间序列分析及其应用（15学时）2.1 时间序列基础知识（3）一、时间序列的基本概念及其数字特征；二、平稳性的含义；三、白噪声过程；四、线性差分方程及其求解。
2.2 平稳时间序列模型（6）一、ARMA模型的各种表示形式；二、在计算均值、方差和自协方差的基础上推导ARMA模型的平稳性条件；三、ARMA模型的可逆性条件；四、ARMA过程的自相关函数；五、ARMA过程的偏自相关函数；六、在总结ARMA过程的自相关函数和偏自相关函数特征的基础上，介绍平稳时间序列的Box-Jenkins建模方法；七、基于ARMA模型的最小均方误差预测方法。
时间序列分析教学大纲
时间序列分析教学大纲时间序列分析教学大纲一、引言时间序列分析是一种重要的统计方法，用于研究时间序列数据的模式和趋势。
它在经济学、金融学、气象学等领域有着广泛的应用。
本教学大纲旨在介绍时间序列分析的基本原理和方法，并帮助学生掌握相关的数据处理和模型建立技巧。
二、基础知识1. 时间序列的概念和特点- 时间序列的定义和示例- 时间序列的组成和属性- 时间序列的平稳性和非平稳性2. 数据预处理- 数据收集和整理- 缺失数据的处理- 异常值的检测和处理- 数据平滑和插值三、时间序列分析方法1. 统计描述- 均值、方差和协方差- 自相关和偏自相关函数- 白噪声检验2. 经典时间序列模型- 移动平均模型(MA)- 自回归模型(AR)- 自回归移动平均模型(ARMA)- 差分自回归移动平均模型(ARIMA)3. 季节性时间序列模型- 季节性自回归移动平均模型(SARIMA)- 季节性分解模型4. 非线性时间序列模型- 广义自回归条件异方差模型(GARCH)- 非线性自回归模型(NAR)- 支持向量回归(SVR)四、时间序列分析实践1. 数据可视化- 时间序列图- 自相关图和偏自相关图- 部分自相关图2. 模型识别与估计- 模型识别准则(AIC、BIC)- 参数估计方法(最小二乘法、最大似然法) 3. 模型检验与评估- 残差分析- 模型诊断- 模型预测与评估五、应用案例分析1. 经济领域案例- GDP预测与分析- 通货膨胀模型建立- 股票价格预测2. 气象领域案例- 气温变化趋势分析- 降雨量预测- 空气质量指数模型建立六、课程评估与总结1. 课程评估- 课堂参与度和作业完成情况- 期末考试成绩2. 课程总结- 时间序列分析的基本原理和方法- 数据处理和模型建立的技巧- 应用案例的实践经验七、参考资料1. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (2015). Time series analysis: forecasting and control. John Wiley & Sons.2. Hamilton, J. D. (1994). Time series analysis. Princeton university press.3. Shumway, R. H., & Stoffer, D. S. (2017). Time series analysis and its applications: with R examples. Springer.本教学大纲提供了时间序列分析的基本内容和学习路径，旨在帮助学生全面了解时间序列分析的理论和实践应用。
时间序列分析教学大纲
《时间序列分析》课程教学大纲一、课程名称（中英文）中文名称：时间序列分析英文名称：Time Series Analysis二、课程代码及性质学科（大类）基础课必修三、学时与学分总学时：48（理论学时：42学时；实践学时：6学时）学分：3四、先修课程先修课程：数学分析（一）~（三），线性代数，概率论与数理统计（三），计量经济学，高级计量经济学五、授课对象本课程面向统计、经实、经创专业学生开设六、课程教学目的（对学生知识、能力、素质培养的贡献和作用）掌握时间序列分析的最新进展，并能熟练应用时间序列分析方法并结合Eviews软件建模研究经济、金融方面的问题，为深入学习研究生阶段的计量经济学课程及开展研究工作打好基础。
七、教学重点与难点：课程重点：掌握平稳时间序列分析（ARMA）的建模与分析方法，掌握各类ARMA过程的性质、预测原理、估计方法，了解谱分析，掌握各类收敛性质及大样本理论，了解趋势平稳过程以及非平稳时间序列分析的基本思想课程难点：各类ARMA过程的识别，各种收敛性质的关系，中心极限定理及其适用情形，非平稳时间序列分析，运用时间序列分析的基本原理进行实证分析八、教学方法与手段：教学方法：以课堂讲授为主，安排4学时习题课，2学时复习课教学手段：课堂讲授、文献阅读、习题讲解九、教学内容与学时安排（一）差分方程（教师课堂教学学时（2小时）+ 学生课后学习学时（1小时））教学内容：掌握求解1阶差分方程的步骤，了解高阶差分方程的解法（二）滞后算子（教师课堂教学学时（2小时）+ 学生课后学习学时（1小时））教学内容：理解滞后算子的概念，会利用滞后算子表示差分方程并了解求解步骤，了解初值问题课后文献阅读：Thomas Sargent, Macroeconomic Theory, 2d ed. Boston: Academic Press, 1987.（三）平稳ARMA过程（教师课堂教学学时（12小时）+ 学生课后学习学时（3小时）教学内容：理解平稳性和遍历性的概念，掌握ARMA类模型的表述与识别方法（期望、方差、自相关函数、偏自相关函数等），掌握ARMA类模型的可逆性与平稳性的判别方法课后作业和讨论：教材第三章练习3.1-3.8（四）预测原理（教师课堂教学学时（8小时）+ 学生课后学习学时（3小时）教学内容：理解预测的基本原理与基本思想，掌握基于无穷个样本观测值的预测方法，会利用预测公式写出AR（1）、MA（1）、ARMA（1,1）的预测方程，了解高阶过程的预测方程，了解基于有限样本观测值的预测方法，了解校正线性投影，掌握识别各类ARMA 过程的和过程，理解Wold表述定理和B-J建模思想课后文献阅读：Richard Ashley. 1988, On the relative worth of recent macroeconomics forecasts, International Journal of Forecasting.课后作业和讨论：教材第四章练习4.1-4.6（五）极大似然估计（教师课堂教学学时（4小时）+ 学生课后学习学时（2小时）教学内容：理解运用极大似然方法求解ARMA类过程的基本思想，理解极大似然估计量的有限样本性质，了解利用数值方法求解极大似然估计的基本原理课后文献阅读：Halbert White.1982, Maximum likelihood estimation of misspecified models, Econometrica.课后作业和讨论：教材第五章练习5.1-5.3（六）谱分析（教师课堂教学学时（2小时）+ 学生课后学习学时（1小时）教学内容：了解谱分析的基本原理，会求ARMA类过程的总体谱函数和样本谱函数课后作业和讨论：教材第六章练习6.1-6.2（七）渐进理论（教师课堂教学学时（4小时）+ 学生课后学习学时（2小时）教学内容：理解各种收敛的定义及其关系，理解大数定律和中心极限定理，了解平稳随机过程的中心极限定理，了解鞅差分序列的基本概念课后文献阅读：Ted W. Anderson. The Statistical Analysis of Time Series, New York: Willey, 1971.课后作业和讨论：教材第七章练习7.1-7.7（八）趋势平稳过程与非平稳时间序列分析（教师课堂教学学时（8小时）+ 学生课后学习学时（3小时）教学内容：掌握线性时间趋势平稳过程的统计特征和系数估计量的性质，掌握单位根过程的统计特征及系数估计量的性质，掌握线性时间趋势平稳过程与单位根过程的识别方法，掌握单位根检验的基本思想，了解高次趋势平稳过程，了解ARCH类模型的建模思想、估计方法和检验，了解协整和Granger表述定理课后文献阅读：1. Michio Hatanaka, Time-Seriess-Based Econometrics: Unit Roots and Cointegration, New York: Oxford University Press, 1996.2. Peter C. B. Phillips. 1987, Time series regression with a unit root, Econometrica.3. Peter C. B. Phillips and Pierre Perron. 1988, Testing for a unit root in time series regression, Biometrika.4. Pierre Perron. 1989, The great crash, the oil price shock and the unit root hypothesis, Econometrica.5. Robert F. Engle. 1982, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica.6. Robert F. Engle and Clive W.J. Granger. 1987,Co-integration and error correction: representation, estimation and testing, Econometrica.7. Tim Bollerslev. 1986, Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity, Journal of Econometrics.十、教学参考书及文献教学参考书：1、James D. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994;课外文献阅读：1、James D. Stock, Mark W. Watson, New Approaches and Forecasting Records, Cambridge University Press, 1991.2、Thomas Sargent, Macroeconomic Theory, 2d ed. Boston: Academic Press, 1987.3、Ted W. Anderson. The Statistical Analysis of Time Series, New York: Willey, 1971.4、Michio Hatanaka, Time-Seriess-Based Econometrics: Unit Roots and Cointegration, New York: Oxford University Press, 1996.5、Peter C. B. Phillips. 1987, Time series regression with a unit root, Econometrica.6、Peter C. B. Phillips and Pierre Perron. 1988, Testing for a unit root in time series regression, Biometrika.7、Pierre Perron. 1989, The great crash, the oil price shock and the unitroot hypothesis, Econometrica.8、Robert F. Engle. 1982, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica.9、Robert F. Engle and Clive W.J. Granger. 1987, Co-integration and error correction: representation, estimation and testing, Econometrica.10、Tim Bollerslev. 1986, Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity, Journal of Econometrics.十一、课程成绩评定与记载课程成绩构成：课程成绩=课后作业（20%）+课后文献阅读（10%）+终结性考试（70%）终结性考试形式：闭卷大纲制定：《时间序列分析》课程组审核：。
《金融时间序列分析》课程教学大纲
金融时间序列分析课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修一、课程介绍1.课程描述：金融时间序列分析课程主要讲述时间序列分析方法在金融领域的应用，运用计量模型研究金融数据的特征，对金融市场主要指标进行分析、拟合及预测。
本课程针对高年级金融学专业学生开设，课程内容包括：金融时间序列数据统计特征、线性平稳时间序列模型、波动率模型、非平稳时间序列模型、向量自回归模型等。
通过课程学习，要求学生掌握金融时间序列数据的统计特征，金融计量的建模思想，能够利用这些理论方法并借助计算机软件对实际问题进行建模和分析，进而提升对数理金融知识的综合运用能力。
2.设计思路：本课程针对高年级金融学专业学生开设，旨在提升学生对于金融市场相关理论、统计建模及计算机软件的综合运用能力。
课程内容的选取基于“学生掌握了概率统计及计量经济学相关内容”。
课程内容包括理论介绍及案例分析，两个层面内容相辅相成。
理论层面主要介绍金融数据统计特征、平稳及非平稳时间序列模型、波动率模型、向量自回归模型等；案例分析主要针对上述几大模块结合真实金融数据，向学生展示如何通过R软件对实际问题进行分析。
3. 课程与其他课程的关系：先修课程：高等数学，线性代数，概率统计，计量经济学；并行课程：金融工程，金融风险管理。
本课程与利息理论，金融工程，金融风险管理以及投资学构成数理金融课程群，内容和要求各有侧重，联系密切。
二、课程目标通过本门课程的学习，学生将增进对金融市场的了解，学会运用金融计量模型对金融数据进行拟合及预测，结合金融学理论对金融市场相关现象进行解释。
本门课程将提升学生对金融学理论知识、统计建模、计算机软件的综合运用能力。
三、学习要求要完成所有的课程任务，学生必须：（1）按时上课,上课认真听讲，积极参与课堂讨论和随堂练习。
本课程将包含较多的随堂练习、讨论、小组作业展示等课堂活动，课堂表现和出勤率是成绩考核的组成部分。
《金融时间序列分析》讲稿
《金融时间序列分析》讲稿第一章 绪论第一节 时间序列分析的一般问题人们在日常生活和工作中会遇到大量的金融数据，如存款的利率、股票的价格、债券的收益等等，例 某支股票的价格。
如何从这些数据中总结、发现其变化规律，从而预测或控制现象的未来行为，这就是时间序列分析这门课程所要研究的问题。
。
横剖面数据：由若干现象在某一时点上所处的状态所形成的数据，称为横剖面数据，又称为静态数据。
它反映一定时间、地点等客观条件下诸现象之间存在的内在数值联系。
例如，上海证券交易所所有股票在某一时刻的价格；某一时刻全国各省会城市的温度，都是横剖面数据；研究方法：多元统计分析。
纵剖面数据：由某一现象或若干现象在不同时点上的状态所形成的数据，称为纵剖面数据，又称为动态数据。
它反映的是现象与现象之间关系的发展变化规律。
例如，南京市1980年至2005年每年末的人口数；上海证券交易所所有股票在一年中每个周末收盘价，都是纵剖面数据研究方法：时间序列分析时间序列概念。
时间序列： 简单地说，时间序列就是按照时间顺序排成的一个数列，其中每一项的取值是随机的。
严格的时间序列的定义需要随机过程的概念。
设),,(P βΩ是一个概率空间，其中Ω是样本空间，β是Ω上的σ-代数，P 是Ω上的概率测度。
又设T 是一个有序指标集。
概率空间),,(P βΩ上的随机变量}:{T t X t ∈的全体称为随机过程。
注： 指标集T 可以是连续的也可以是离散的，相应地，随机过程也有连续和离散之分。
定义：若}{i t 是R 中的一个离散子集，则称随机过程}{}}{:{i t i t X t t X =∈是一个时间序列。
简言之，一个离散随机过程被称为一个时间序列。
注： 1、从统计意义上说，时间序列是一个统计指标在不同时刻上的数值，按照时间顺序排成的数列，由于统计指标数值受到各种偶然因素影响，因此这数列表现出随机性。
2、从系统论上说，时间序列是某一系统在不同时刻的响应，是系统运行的历史行为的客观记录。
《时间序列分析》课程教学大纲(本科)
《时间序列分析》课程教学大纲课程编号：07245课程名称：时间序列分析英文名称：Time Series Analysis课程类型：专业方向课课程要求：限选课学时/学分：56^.5 （讲课学时：48实验学时：0上机学时：8）开课学期：7适用专业：数学与应用数学授课语言：中文课程网站：无一、课程性质与任务《时间序列分析》是高等院校应用数学类专业的一门专业理论课。
通过本门课程的教学, 使学生较系统、完整的了解线性回归理论和时间序列分析的基本理论，学会运用线性回归理论和时间序列分析理论构建数学模型，解决现实生产和生活中的实际问题。
时间序列分析的理论被广泛应用于经济学、生物医学、人口统计等多门学科领域，本课程的任务是使学生能够根据所学理论解决各个领域中的数学建模问题，并通过学习并使用统计软件Eviews,会对模型中的数据进行处理，得到符合实际的结论。
二、课程与其他课程的联系《时间序列分析》课程作为数学专业的专业课程之一，以《概率论》、《数理统计》为主要理论基础，并涉及到《数学分析》和《高等代数》的学科的应用。
该门学科紧密联系实际, 并紧跟时代发展前沿，在大数据时代，本学科能将数学系学生所学专业知识直接转化为解决数据分析问题方法和手段。
三、课程教学目标1.通过《时间序列分析》课程的学习，掌握时间序列的基本定义、模型建立前期数据处理、模型选择和建立等基本理论。
学生学会ARMA模型的预处理、模型识别、模型优化及预测。
并在该基础模型的基础上，掌握非平稳时间序列的基础知识和相应主要模型的构建。
掌握条件异方差模型的建立和应用，掌握伪回归的判定和协整理论。
要求学生能够熟练应用统计软件，如Eviews、STATA等。
（支撑毕业要求指标点4.1）2.通过学习，培养学生应用能力。
将所学的时间序列分析模型理论，利用实际数据，进行模型选择，对数据进行分析和处理，根据理论要求选择适当的模型，并能够准确进行模型建立和参数估计，并根据模型优化理论选择最优模型。
时间序列分析教学大纲
时间序列分析教学大纲一、课程简介时间序列分析是一门研究时间序列数据的统计学方法。
本课程旨在介绍时间序列的基本概念、常用模型和方法，以及如何应用它们进行实际数据分析和预测。
通过本课程的学习，学生将能够掌握时间序列分析的基本理论和实践技巧。
二、课程目标1. 理解时间序列的基本概念和性质；2. 掌握时间序列数据的可视化方法；3. 学会构建和评估时间序列模型；4. 熟悉时间序列预测的方法和技巧；5. 能够独立进行时间序列数据的分析和预测。
三、教学内容1. 时间序列基础知识- 时间序列的定义和特点- 常见时间序列数据的来源和应用领域2. 时间序列数据的可视化- 绘制时间序列图- 分析序列的趋势和周期性3. 平稳时间序列分析- 平稳时间序列的概念和性质- 自相关与偏自相关函数的计算- 白噪声检验和序列平稳性检验4. ARMA模型- 自回归模型AR(p)的原理和应用- 移动平均模型MA(q)的原理和应用 - ARMA(p,q)模型的建模和识别5. 季节性时间序列分析- 季节性时间序列的特点和分类- 季节性分解和季节性调整的方法- 季节性ARMA模型的建模和识别6. 时间序列预测- 简单移动平均法和指数平滑法- ARIMA模型和季节性ARIMA模型 - 模型的参数估计和预测效果评估7. 高级时间序列模型和方法- ARCH/GARCH模型及其应用- 面板数据的时间序列分析方法- VAR模型和VARMA模型的建模和预测四、教学方法1. 理论讲授：通过授课介绍时间序列分析的基本理论和方法；2. 实例分析：以真实数据为例，进行时间序列分析和预测的实践；3. 计算机实验：使用统计软件进行时间序列数据分析的实验；4. 讨论交流：组织学生进行小组讨论，分享和交流分析结果和思路。
五、考核方式1. 平时表现（20%）：包括课堂参与、作业完成情况等；2. 期中考试（30%）：考察对基本概念和模型的理解和应用能力；3. 实验报告（20%）：根据实验结果书写报告和分析；4. 期末论文（30%）：选取一个时间序列数据进行分析和预测，并撰写论文。
金融时间序列分析教材
金融时间序列分析教材金融时间序列分析是金融学中的一个重要领域，它旨在研究金融市场中的时间序列数据，并利用统计模型和方法来预测未来的金融市场走势。
本教材将介绍金融时间序列分析的基本概念、理论框架和常用方法，帮助读者掌握这一领域的基本知识和技能。
第一章介绍了金融时间序列的基本概念和特点。
金融时间序列是指金融市场中某一资产价格（如股票价格、外汇汇率等）或指标随时间变化的一组数据。
它具有时间相关性、波动性和非正态性等特点，需要特殊的方法进行分析和预测。
第二章介绍了金融时间序列的统计特征和描述统计方法。
通过观察和分析时间序列的均值、方差、自相关性和偏度等统计特征，可以揭示时间序列数据中存在的规律和趋势，为后续的分析提供基础。
第三章介绍了平稳时间序列的概念和检验方法。
平稳时间序列是指具有固定的均值和方差，并且其自相关性不随时间变化的时间序列。
通过检验时间序列的平稳性，可以为后续的建模和分析提供准确的结果。
第四章介绍了时间序列数据的建模方法。
包括传统的经典时间序列模型（如AR、MA、ARMA模型）和现代时间序列模型（如ARCH、GARCH、VAR模型）等。
这些模型可以根据时间序列的特点和要求来选择和应用，通过建立合适的模型，对金融时间序列进行预测和分析。
第五章介绍了金融时间序列中的异常值和波动性模型。
在金融市场中，时间序列中常常存在异常波动和极端事件，需要采用特殊的模型（如HAR模型、SV模型）来对其进行建模和分析，以更准确地预测金融市场的波动和风险。
第六章介绍了金融时间序列的预测方法和模型评估。
通过利用已有的时间序列数据，可以采用传统的统计方法（如滚动窗口法、指数平滑法）和机器学习方法（如回归模型、神经网络模型）来进行预测，然后通过模型评估来评估预测的准确性和可靠性。
第七章介绍了金融时间序列的因果关系和协整模型。
通过检验时间序列之间的因果关系和建立协整模型，可以揭示金融市场中不同资产之间的相互影响和长期平衡关系，为投资决策和风险管理提供依据。
《时间序列分析》教学大纲
《时间序列分析》教学大纲一、课程名称：时间序列分的Time Series Analysis二、课程编码：三、学时与学分：48/3四、先修课程：概率论、数理统计、随机过程五、课程教学目标：1，熟练掌握时序分的中的几体概念。
2，掌握一般的平稳过程的分的模型。
3，熟悉常见的收敛性理论。
六、适用科学专业：经济学，统计学七、基本教学内容与学时安排：●差分方程一（4学时）一阶差分方程●差分方程二（4学时）P阶差分方程●滞后算子一（4学时）简介一阶差分方程二阶差分方程●滞后算子二（4学时）P阶差分方程初值条件与我无界序列●平稳ARMA过程一（4学时）期望、平稳性、遍历性自噪声过程移动平均过程●平稳ARMA过程二（4学时）自回归过程混和自回归移动平均过程●平稳ARMA过程三（4学时）自协方差生成函数不可逆性●预测一（4学时）预测原理基于无限样本的预测基于有限样本的预测●预测二（4学时）正定对称矩阵的三角因式分解线性预测修正高斯过程的最优预测ARMA过程之和●极大似然估计（4学时）简介AR(1)过程的似然函数AR（p）过程的似然函数MA（1）过程的似然函数MA（q）过程的似然函数ARMA(p,q)过程的似然函数数值方法求解似然函数●谱分析（4学时）总体谱样本周期图总体谱估计谱分析应用●渐进分布理论（4学时）渐进分布理论纵览相依序列的极限理论八、教学方法：课堂讲授、课后习题、习题与学生练习九、教材以及参考书：Time Series Analysis ,James D. Hamilton 十、考核方式：。
时间序列分析教学大纲
时间序列分析教学大纲时间序列分析教学大纲一、引言时间序列分析是一种统计方法，用于研究时间序列数据的特征、趋势和周期性。
它在经济学、金融学、气象学等领域中具有广泛的应用。
本课程旨在介绍时间序列分析的基本概念、方法和应用，并培养学生对时间序列数据的理解和分析能力。
二、基本概念1. 时间序列数据的定义和特点时间序列数据是按照时间顺序记录的一系列观测值。
它具有自相关性和趋势性的特点，需要通过适当的方法进行分析和建模。
2. 时间序列分析的目标时间序列分析的目标是揭示时间序列数据中的规律性、趋势性和周期性，并进行预测和决策。
三、时间序列分析方法1. 数据可视化通过绘制时间序列图、自相关图和偏自相关图等，可以直观地观察数据的趋势和周期性。
2. 平稳性检验平稳性是时间序列分析的基本假设，通过单位根检验、ADF检验等方法，可以判断时间序列数据是否平稳。
3. 自回归模型自回归模型是时间序列分析中常用的建模方法，通过AR(p)模型可以对时间序列数据进行预测和解释。
4. 移动平均模型移动平均模型是一种平滑时间序列数据的方法，通过MA(q)模型可以捕捉时间序列数据中的短期波动。
5. 自回归移动平均模型自回归移动平均模型（ARMA）是自回归模型和移动平均模型的结合，通过ARMA(p,q)模型可以对时间序列数据进行更准确的建模和预测。
6. 季节性调整对于具有明显季节性的时间序列数据，可以通过季节性调整方法，如季节性差分和季节性指数平滑法，来消除季节性影响。
7. 时间序列预测时间序列预测是时间序列分析的重要应用之一，通过选择适当的模型和方法，可以对未来一段时间内的数据进行预测。
四、应用案例1. 经济数据分析时间序列分析在经济学中有着广泛的应用，可以用于分析经济增长、通货膨胀、失业率等宏观经济指标的趋势和周期性。
2. 股票价格预测通过时间序列分析方法，可以对股票价格进行预测，帮助投资者做出决策。
3. 气象预测时间序列分析在气象学中也有重要的应用，可以用于气温、降雨量等气象数据的预测和分析。
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第一节模型简介
第二节传递函数模型的识别
第三节传递函数模型的拟合与检验
教学要求
识记：传递函数模型的概念。
领会：传递函数模型的识别、拟合与检验。
第九章经济时间序列的重要特征
教学目的
掌握经济时间序列的重要特征。
主要内容
第一节趋势
第二节季节性
第三节条件异方差
第四节非线性性
教学要求
领会：经济时间序列的四个重要特征。
第一章绪论
教学目的
了解时间序列的概念、类型，掌握随机时间序列分析的几个基本概念。
主要内容
第一节时间序列分列分析方法概述
第四节随机时间序列分析的几个基本概念
教学要求
识记：时间序列的概念、类型。
领会：随机时间序列分析的几个基本概念。
第二章平稳时间序列模型
教学目的
介绍平稳时间序列，使学生理解自回归模型和移动平均模型的意义和形式。
主要内容
第一节一阶自回归模型
第二节一般自回归模型
第三节移动平均模型
第四节自回归移动平均模型
教学要求
识记：平稳时间序列。
领会：自回归模型和移动平均模型的意义和形式。
第三章ARMA模型的特性
教学目的
了解ARMA模型的统计特性、格林函数和逆函数，理解模型的平稳可逆条件。
（五）先修课程
微积分、概率论与数理统计、计量经济学
（六）后继课程
金融风险管理
（七）考核方式
闭卷考试
（八）使用教材
《时间序列分析》，王振龙主编，中国统计出版社，2003年。
（九）参考书目
《商业和经济预测中的时间序列分析》，philip Hans Franses著，中国人民大学出版社，2002年。
二、教学内容
课程总教学时数为54学时，安排在第五学期，每周3学时，上课18周。具体分配如下：
第一章绪论3学时
第二章平稳时间序列模型3学时
第三章ARMA模型的特征6学时
第四章平稳时间序列模型的建立9学时
第五章平稳时间序列模型的预测6学时
第六章非平稳时间序列模型6学时
第七章季节性时间序列分析方法6学时
第八章传递函数模型6学时
主要内容
第一节格林函数和平稳性
第二节逆函数和可逆性
第三节自协方差函数
教学要求
识记：ARMA模型的特性、格林函数和逆函数
领会：模型的平稳可逆条件。
第四章平稳时间序列模型的建立
教学目的
讨论平稳时间序列模型的拟合问题，掌握模型识别、模型定阶及模型参数估计的方法。
主要内容
第一节模型识别
第二节模型定阶
第三节模型参数估计
第四节模型的适应性检验
第五节建模的其它方法
教学要求
识记：平稳时间序列模型。
领会：平稳时间序列模型的拟合问题，掌握模型识别、模型定阶及模型参数估计的方法。
第五章平稳时间序列预测
教学目的
掌握平稳时间序列的各种预测方法。
主要内容
第一节正交投影预测
第二节条件期望预测
第三节适时修正预测
第四节指数平滑预测
教学要求
深圳大学数学与计算科学学院
课程教学大纲
（2006年10月重印版）
课程编号
课程名称金融时间序列分析
课程类别专业必修
教材名称时间序列分析
制订人魏正红
审核人郭思维
2005年4月修订
一、课程设计的指导思想
（一）课程性质
1.课程类别：专业必修课
2.适用专业：数学与应用数学专业（金融数学方向）
3.开设学期：第六学期
注：写明各学期教学总时数及各周学时数。
第九章经济时间序列的重要特征3学时
第十章条件异方差6学时
（二）考核要求
1. 成绩评价
平时成绩（含考勤、作业与测验）占30%，期末（卷面）成绩占70%。
2.命题说明
期末采取闭卷考试，试卷形式采用客观题与非客观题结合；试卷内容，识记部分占30％左右，理解、操作题占70％左右，内容涉及教材章的100％，节的90％，知识点的70％左右；试卷难易比例控制在15％难、50％适中、35％易之间；试卷末设置难度系数在0.7～0.9、分值为30分的附加题，目的在于筛选基础知识扎实、探索精神强烈、创新意识浓厚的同学。试卷采用A、B卷。
（四）主要内容
时间序列分析；平稳序列；线性平稳序列和线性滤波；正态时间序列和随机变量的收敛性；严平稳序列及其遍历性；平稳序列的谱函数。推移算子和常系数差分方程；自回归模型及其平稳性；AR(p)序列的谱密度和Yule-Walker方程；平稳序列的相关系数和Levinson递推公式；AR(p)序列举例。滑动平均模型；自回归滑动平均(ARMA)模型。均值的估计；自斜方差函数的估计；白噪声检验。最佳线性预测的基本性质；非决定性平稳序列及其Word表示；时间序列的递推预测；ARMA(p,q)序列的递推预测。AR(p)模型的参数估计；MA(p)模型的参数估计；ARMA(p,q)模型的参数估计;求ARIMA(p,d,q)模型及季节ARJMA模型的参数估计。
识记：正交投影预测、条件期望预测等概念。
掌握：各种预测方法。
第六章非平稳时间序列预测
教学目的
了解非平稳时间序列的意义，重点掌握非平稳性的检验和平稳化方法。
主要内容
第一节非平稳性的检验
第二节平稳化方法
第三节齐次非平稳序列模型
第四节平稳时间序列的组合模型
教学要求
识记：非平稳时间序列的意义。
领会：非平稳性的检验和平稳化方法。
第七章季节性时间序列分析方法
教学目的
理解季节时序模型的概念，重点掌握几种季节模型的建模方法。
主要内容
第一节简单时间序列模型
第二节乘积季节模型
第三节季节时序模型的建立
第四节X-11方法简介
教学要求
识记：季节时序模型的概念。
领会：几种季节模型的建模方法。
第八章传递函数模型
教学目的
了解传递函数模型的概念，掌握传递函数模型的识别、拟合与检验。
第十章条件异方差性
教学目的
理解条件异方差模型的概念，重点掌握模型的确定与预测。
主要内容
第一节条件异方差模型
第二节模型确定与预测
第三节模型的各种扩展
教学要求
识记：条件异方差模型的概念。
领会：模型的确定与预测。
注：根据各课程的具体情况编写，但必须写明各章教学目的、要求、内容提要。
三、课时分配及其它
（一）课时分配
4.学时安排：周学时3，总学时54
5.学分分配：3学分
（二）开设目的
《金融时间序列分析》任何关注金融市场的人很快都会发现，价格经常发生实质性的变化，并且是很难预测的，但从统计学的角度，这种价格变化行为是可以揭示的。
（三）基本要求
掌握动态数据预处理的检验方法。熟悉平稳序列；线性平稳序列和线性滤波；能建立时间序列的线性平稳模型、自回归模型、滑动平均等模型。掌握AR(p)模型、MA(p)模型和ARMA(p,q)模型的参数估计方法，时间序列的递推预测和ARMA（p,q）模型的参数估计方法，时间序列的递推预测和ARMA(p,q)序列的递推预测。