金融时间序列实验报告
金融时序数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着金融市场的快速发展，数据已成为金融行业的重要资产。
时序数据分析作为金融数据分析的核心方法之一，通过对金融时间序列数据的分析，可以帮助我们理解市场趋势、预测未来走势，从而为投资决策提供科学依据。
本报告旨在通过对某金融时间序列数据的分析，揭示市场规律，为投资者提供参考。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某金融交易所，包括股票、债券、期货等金融产品的历史价格、成交量、市场指数等数据。
数据时间跨度为过去五年，数据频率为每日。
2. 数据处理（1）数据清洗：对数据进行初步清洗，剔除异常值和缺失值。
（2）数据转换：将原始数据转换为适合时序分析的形式，如对数变换、标准化等。
（3）数据分割：将数据分为训练集和测试集，用于模型训练和验证。
三、时序分析方法本报告主要采用以下时序分析方法：1. 时间序列描述性分析通过对时间序列数据进行描述性统计分析，如均值、标准差、自相关系数等，了解数据的整体特征。
2. 时间序列平稳性检验使用ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验等方法，判断时间序列是否平稳，为后续建模提供基础。
3. 时间序列建模（1）ARIMA模型：根据时间序列的自相关性，构建ARIMA模型，对数据进行拟合和预测。
（2）SARIMA模型：在ARIMA模型的基础上，考虑季节性因素，构建SARIMA模型。
（3）LSTM模型：利用深度学习技术，构建LSTM模型，对时间序列数据进行预测。
四、结果与分析1. 时间序列描述性分析通过对股票价格、成交量等数据的描述性分析，我们发现：（1）股票价格波动较大，存在明显的周期性波动。
（2）成交量与价格波动存在正相关关系。
（3）市场指数波动相对平稳。
2. 时间序列平稳性检验通过ADF检验，我们发现股票价格、成交量等时间序列均为非平稳时间序列，需要进行差分处理。
3. 时间序列建模（1）ARIMA模型：根据自相关图和偏自相关图，确定ARIMA模型参数，对数据进行拟合和预测。
金融建模实验报告书(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着金融市场的不断发展，金融建模在风险管理、投资决策和资产定价等方面发挥着越来越重要的作用。
为了提高对金融模型的理解和运用能力，本次实验旨在通过构建一个简单的金融模型，对金融市场中的某一具体问题进行分析和预测。
二、实验内容与方法1. 实验内容本次实验以股票市场为例，构建一个简单的股票价格预测模型。
模型将包括以下步骤：（1）数据收集：收集某只股票的历史交易数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等。
（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、处理和转换，为模型构建提供高质量的数据。
（3）特征工程：根据业务需求，提取股票价格的相关特征，如均线、相对强弱指数（RSI）、移动平均线（MA）等。
（4）模型构建：选择合适的机器学习算法，如线性回归、支持向量机（SVM）等，对股票价格进行预测。
（5）模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的预测性能。
2. 实验方法本次实验采用以下方法：（1）Python编程语言：使用Python进行数据处理、特征工程和模型构建。
（2）机器学习库：利用Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库实现模型构建和评估。
（3）数据处理库：使用Pandas、NumPy等数据处理库进行数据预处理。
三、实验过程与结果1. 数据收集本次实验选取了某只股票的历史交易数据，数据时间跨度为一年，包含每天的开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等。
2. 数据预处理对收集到的数据进行以下处理：（1）去除异常值：删除异常交易数据，如成交量异常大的交易。
（2）数据转换：将日期转换为数值型，便于后续处理。
3. 特征工程根据业务需求，提取以下特征：（1）开盘价、收盘价、最高价、最低价（2）移动平均线（MA）：计算不同时间窗口内的移动平均线（3）相对强弱指数（RSI）：计算股票价格变动的速度和变化幅度4. 模型构建选择线性回归算法构建股票价格预测模型。
具体步骤如下：（1）划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集。
金融工程学实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过模拟金融市场环境，让学生了解金融工程学的基本原理和方法，掌握金融衍生品定价、风险管理、投资策略等核心内容。
通过实验，培养学生运用金融工程学知识解决实际问题的能力。
二、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 金融市场分析- 利用历史数据，分析股票、债券、期货等金融产品的价格走势。
- 应用统计学和计量经济学方法，预测金融市场价格、波动性和趋势。
2. 金融衍生品定价- 学习和应用Black-Scholes模型，对欧式期权进行定价。
- 探索其他衍生品定价模型，如二叉树模型、蒙特卡洛模拟等。
3. 风险管理- 应用VaR（Value at Risk）模型，评估投资组合的风险。
- 研究CreditMetrics信用评价系统，评估信用风险。
4. 投资策略- 设计和实施投资策略，如资产配置、风险对冲等。
- 分析投资策略的有效性，评估投资回报和风险。
三、实验过程1. 数据收集与处理- 收集股票、债券、期货等金融产品的历史数据。
- 对数据进行清洗和预处理，为后续分析做准备。
2. 金融市场分析- 利用时间序列分析方法，分析金融产品的价格走势。
- 建立统计模型，预测金融市场价格、波动性和趋势。
3. 金融衍生品定价- 应用Black-Scholes模型，对欧式期权进行定价。
- 探索其他衍生品定价模型，比较其优劣。
4. 风险管理- 应用VaR模型，评估投资组合的风险。
- 研究CreditMetrics信用评价系统，评估信用风险。
5. 投资策略- 设计和实施投资策略，如资产配置、风险对冲等。
- 分析投资策略的有效性，评估投资回报和风险。
四、实验结果与分析1. 金融市场分析- 通过分析股票、债券、期货等金融产品的价格走势，发现市场存在一定的波动性和趋势性。
- 建立的统计模型能够较好地预测市场走势。
2. 金融衍生品定价- 应用Black-Scholes模型对欧式期权进行定价，结果与市场实际价格较为接近。
时间序列实验指导书正文
实验一 平稳性与纯随机性检验一、实验目的通过本实验，使学生（1）掌握时序图的绘制方法； （2）能够判断时间序列的平稳性； （3）能够检验时间序列的纯随机性。
二、实验要求根据数据作图，采用时序图检验和自相关图直观判断序列是否平稳，利用LB 统计量检验时间序列是否为纯随机性序列，并按具体的题目要求完成实验报告。
三、实验内容实验题目：1945-1950年费城月度降雨量数据如下（单位：mm ），见下表。
69.3 80.0 40.9 74.9 84.6 101.1 225.0 95.3 100.6 48.3 144.5 128.3 38.4 52.3 68.6 37.1 148.6 218.7 131.6 112.8 81.8 31.0 47.5 70.1 96.8 61.5 55.6 171.7 220.5 119.4 63.2 181.6 73.9 64.8 166.9 48.0 137.7 80.5 105.2 89.9 174.8 124.0 86.4 136.9 31.5 35.3 112.3 143.0 160.8 97.0 80.5 62.5 158.2 7.6 165.9 106.7 92.2 63.2 26.2 77.0 52.3 105.4 144.3 49.5 116.1 54.1 148.6 159.3 85.3 67.3 112.8 59.4 （1） 计算该序列的样本自相关系数k ∧ρ（k=1,2,……,24）。
（2） 判断该序列的平稳性。
（3） 判断该序列的纯随机性。
实验步骤：第一步： 编程建立SAS 数据集。
第二步： 利用Gplot 程序对数据绘制时序图。
第三步： 从时序图中利用平稳时间序列的定义判断是否平稳。
第四步： 利用ARIMA 程序对数据进行分析，根据输出的Identify 语句中的样本自相关图，由平稳时间序列的特性判断是否平稳。
第五步： 根据输出的Identify 语句中的纯随机检验结果，利用LB 统计量和白噪声特性检验时间序列是否为纯随机序列。
金融时间序列分析-ARIMA模型建模实验报告
（1）判断原序列平稳性观察时序图，该序列在不同的阶段有不同的均值，表现出一定的周期性，初步判断不平稳。
继续观察自相关图，由图可以清晰看到，序列自相关函数下降趋势缓慢，没有快速衰减至0，判断其不平稳。
该序列三种模型的分别为0.9104、0.6981、0.4589，均大于0.05，不能拒绝有单位根的原假设，因此是非平稳序列。
需要进行处理后再进行建模。
（2）差分序列平稳性检验对原序列进行一次差分，再对其进行平稳性检验。
观察其时序图，该序列的时序图都表现出围绕其水平均值不断波动的过程，没有明显的趋势或周期性，粗略估计是平稳时间序列。
再观察其自相关函数图。
自相关系数快速衰减到0，在虚线范围内波动，没有明显的波动、发散，判断为平稳序列。
模型3与模型2的伴随概率为0，拒绝有单位根的原假设，说明序列是平稳的。
但模型3的时间趋势项的伴随概率为0.1789，常数项的伴随概率0.3504，在显著性水平0.05情况下不显著，故不选用。
而模型2的常数项的伴随概率为0.6608，也不显著，不选用。
因此模型1是最合适的模型，不含有常数项和时间趋势项。
（3）模型的参数估计及模型的诊断检验观察自相关图最后两列可以看到，Q检验的伴随概率均小于0.05，拒绝没有自相关性的原假设，因此该序列不是白噪声序列，没有把信息都提取出来。
接下来将尝试使用AR（１）、AR（２）、AR（3）、MA（１）、ARMA（1，1）、ARMA（2，1）模型进行拟合。
（1）AR（1）：该模型各项显著，故对其进行残差项白噪声检验，观察Q检验及其伴随概率，在显著性水平为0.05时，拒绝没有自相关性的原假设，不是白噪声序列，不选用。
（2）AR（2）：。
该模型各项显著，故对其进行残差项白噪声检验，观察Q检验及其伴随概率，在显著性水平为0.05时，接受没有自相关性的原假设，是白噪声序列，可以选用。
（3）AR（3）：该模型各项不显著，不选用。
（4）MA（1）：该模型各项显著，故对其进行残差项白噪声检验，观察Q检验及其伴随概率，在显著性水平为0.05时，接受没有自相关性的原假设，是白噪声序列，可以选用。
金融时间序列分析报告报告材料第三次作业
3.4模型为AR(1)-GARCH(1,1)，假定εt服从自由度为v的标准化的t分布，导出数据的条件对数似然函数。
数据为r=[r1, r2, ……r n]模型为r t=u+φ1r t-1+a ta t=σtεtσt2=α0+α1a t-12+β1σt-12由于εt服从自由度为v的标准化的t分布，所以有εt的概率密度函数为f(εt)=Г-(v+1)/2其中Г(x)为Gamma函数（Г）由于at=σtεt，a t的条件似然函数为f(am+1,……,at)=Г-(v+1)/2所以对数条件似然函数为L=T{ln(Г)-ln(Г)-ln[(v-2)n]}-ln(σt2)+(1+v)ln(1+ )]带入实际的数据T=t，a t=r t-u-φ1r t-1，同时又有σt2=α0+α1a t-12+β1σt-12，所以有了第一个σ1后就可以递推出其余的σt。
3.5对Intel股票的对数收益率建立GARCH模型，并进行向前1到5步的波动率预测。
数据的图形如下：同时ACF和PACF如下：可知模型的基本形式应该为MA(1)。
尝试对残差建立ARMA(0,1)~Garch(1,1)模型，结果为*-----------------------------------------------------** GARCH Model Fit **-----------------------------------------------------*Conditional Variance Dynamics-----------------------------------GARCH Model : sGARCH(1,1)Mean Model : ARFIMA(1,0,0)Distribution : normOptimal Parameters------------------------------------Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)mu 0.025807 0.006441 4.00645 0.000062 ar1 0.027009 0.054726 0.49353 0.621640 omega 0.001235 0.000615 2.00819 0.044624 alpha1 0.089186 0.033309 2.67753 0.007417 beta1 0.836646 0.055546 15.06232 0.000000LogLikelihood : 238.1461检验残差的ACF发现模型可以满足要求。
金融时间序列分析-总结
2023 WORK SUMMARY
金融时间序列分析-总 结
REPORTING
目录
• 引言 • 金融时间序列基本概念 • 数据获取与预处理 • 统计分析方法 • 模型构建与评估 • 实证分析与案例研究 • 总结与展望
https://
数据来源
公开数据源
包括证券交易所、政府统计机构、 国际经济组织等提供的公开数据。
商业数据源
如专业金融数据服务商提供的收费 数据服务，通常数据更全面、质量 更高。
学术研究数据源
学术研究机构或学者共享的数据集， 常用于特定金融问题的研究。
数据清洗
01
02
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缺失值处理
根据数据缺失的程度和性 质，采用插值、删除或基 于模型的方法进行处理。
分布形态度量
通过偏度、峰度等指标 描述数据分布的形状。
推断性统计
参数估计
利用样本数据对总体参数进行 估计，如点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设，通过 构造检验统计量并计算p值，判 断原假设是否成立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响 程度，以及因素之间的交互作 用。
回归分析
探究自变量和因变量之间的线 性或非线性关系，建立回归模
结论与启示
总结股票价格预测的方法和效果，并探讨其在实际应用 中的局限性和改进方向。
案例二：汇率波动分析
01
02
03
04
数据来源与预处理
收集某货币对的汇率历 史数据，并进行清洗和 整理。
实证分析过程
采用GARCH模型对汇率 波动进行建模和分析， 通过极大似然估计等方 法确定模型参数。
结果分析
对模型的拟合效果和波 动率预测进行评估，包 括模型的残差分析、波 动率预测精度等。
金融时间序列分析2篇
金融时间序列分析2篇金融时间序列分析（一）时间序列是指一组按时间顺序排列的数据。
在金融领域，时间序列分析常用于分析股票、货币、债券、商品等资产价格的变化规律。
本文将介绍金融时间序列分析的方法和应用。
一、时间序列分析的方法时间序列分析方法包括时间序列模型、时间序列分解、时间序列平稳性检验、时间序列预测等。
其中，时间序列模型是时间序列分析的核心部分，常用的模型包括ARMA、ARIMA、GARCH等。
ARMA模型是一种自回归移动平均模型，包括自回归项和移动平均项两部分。
ARIMA模型是在ARMA模型的基础上增加了差分项，可以处理非平稳时间序列。
GARCH模型是一种波动率模型，可以处理金融资产价格的波动性。
时间序列分解可以将时间序列分解成趋势、季节性和随机性三个部分，可以更好地理解时间序列的特点。
时间序列平稳性检验可以检验时间序列的平稳性，平稳性是很多时间序列模型的前提条件。
时间序列预测可以预测未来的时间序列值，是金融时间序列分析的一个重要应用。
二、时间序列分析的应用时间序列分析在金融领域有广泛应用，例如股票价格预测、外汇汇率波动分析、资产组合优化等。
下面以股票价格预测为例介绍时间序列分析在股票市场的应用。
股票价格是众多金融时间序列中最重要的一个。
时间序列分析对于股票价格预测有重要作用。
预测股票价格涨跌的方向可以帮助投资者制定合理的投资策略。
一种基本的股票价格预测方法是使用ARIMA模型。
ARIMA模型可以处理非平稳时间序列，更好地适用于股票价格预测。
通过建立ARIMA模型，可以对未来的股票价格进行预测。
同时，还可以使用时间序列分解方法，将股票价格分解成趋势、季节性和随机性三个部分，更好地理解和预测未来的股票价格变化趋势。
三、总结时间序列分析是金融领域中重要的一种分析方法。
时间序列模型、时间序列分解、时间序列平稳性检验、时间序列预测等是时间序列分析的基本方法。
时间序列分析在股票价格预测、外汇汇率波动分析、资产组合优化等方面有广泛应用。
金融实验报告的总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着我国金融市场的不断发展，金融实验在金融教学和研究中扮演着越来越重要的角色。
金融实验可以帮助学生更好地理解和掌握金融理论知识，提高实际操作能力，为今后从事金融工作打下坚实基础。
本报告将对金融实验进行总结，以期为今后金融实验的教学和研究提供参考。
二、实验内容1. 宏观经济分析实验（1）实验目的：了解宏观经济运行状况，分析宏观经济政策对金融市场的影响。
（2）实验内容：收集并整理我国及主要国家的宏观经济数据，运用计量经济学方法进行数据分析，预测宏观经济走势。
（3）实验成果：通过实验，学生掌握了宏观经济分析方法，提高了对宏观经济政策制定的理解。
2. 证券投资分析实验（1）实验目的：学习证券投资分析方法，提高投资决策能力。
（2）实验内容：收集并整理股票、债券等证券市场数据，运用技术分析和基本面分析方法进行投资决策。
（3）实验成果：学生掌握了证券投资分析方法，提高了投资决策能力。
3. 金融衍生品实验（1）实验目的：了解金融衍生品市场，掌握金融衍生品定价方法。
（2）实验内容：学习金融衍生品的基本概念、种类和交易规则，运用金融数学方法进行金融衍生品定价。
（3）实验成果：学生掌握了金融衍生品定价方法，提高了金融衍生品交易能力。
4. 金融风险管理实验（1）实验目的：学习金融风险管理方法，提高风险控制能力。
（2）实验内容：分析金融风险，运用风险度量、风险控制等方法进行风险管理。
（3）实验成果：学生掌握了金融风险管理方法，提高了风险控制能力。
5. 金融模拟实验（1）实验目的：提高金融实践操作能力，培养团队合作精神。
（2）实验内容：通过模拟金融业务操作，让学生在实际操作中掌握金融知识和技能。
（3）实验成果：学生提高了金融实践操作能力，培养了团队合作精神。
三、实验体会1. 理论与实践相结合：金融实验将理论知识与实际操作相结合，使学生更好地理解和掌握金融知识。
2. 团队合作：金融实验往往需要团队合作完成，培养了学生的团队协作能力。
金融时间序列分析实验报告
实验报告
课程名称：金融时间序列分析
实验类别：综合性□设计性□其他□实验项目：基于GARCH模型的2W七天回购利率分析
专业班级：
姓名：学号：
实验室号：实验组号：
实验时间：批阅时间：
指导教师：*绩：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：基于GARCH模型的2W七天回购利率分析
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：基于GARCH模型的2W七天回购利率分析
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：。
第1章金融时间序列模型分析报告
2、将有限阶的ARMA模型转换为无限阶的自回 归AR模型
理论上ARMA模型可以转化为AR模型，ARMA 模型的形式如下:
实际上ARMA模型可以写成如下形式:
上式右边虽然有无穷项，但实际上可以根据需 要选取一个上限。
调用方式:
InfiniteAR=garchar(AR,MA,NumLags)
输入参数:
例1-4 估计ARMA模型，我们仍用上一个例子的数据。
ARMAX模型形式如下:
假设ARMA模型的阶数为 p 2,q 2 ，在 Command窗口中执行如下命令:
从上面的结构可以看出，滞后多项式A(Q)、 B(Q)的形式如下:
ARMA的模型如下:
ARMA模型的损失函数值为0.00015252，FPE准 则的值为0.000158501。
approach:计算模型参数的方法 ‘fb’:Forward-Backward方法 ’ls’:最小二乘 ’yw’:Yule-Walker方法 ’burg’:Burg’s Lattic-Based方法 ’gl’:Geomatic Lattic方法
window:处理y中缺失值的方法 ‘now’:表示观察值中没有缺失值 ‘yw’:表示Yule-Walker方法处理缺失值
AR
%AR部分的阶数
MA
%MA部分的阶数
NumLags %截取的阶数
输出阶数:
InfiniteAR %与ARMA模型等价的AR模型
例1-5 我们给出模拟的ARMA模型如下:
要求将上述ARMA模型转换为AR( )模型，要 求取到20阶近似。 在Command窗口中执行如下命令:
1.2.3 ARX与ARMAX模型的估计
对于时间序列模型，AIC与BIC也是判别时间序 列模型优劣的标准，MATLAB中AIC与BIC的计算 方法如下:
时间序列分析实验报告
时间序列分析实验报告一、实验目的时间序列分析是一种用于处理和分析随时间变化的数据的统计方法。
本次实验的主要目的是通过对给定的时间序列数据进行分析，掌握时间序列分析的基本方法和技术，包括数据预处理、模型选择、参数估计和预测，并评估模型的性能和准确性。
二、实验数据本次实验使用了一组某商品的月销售量数据，数据涵盖了过去两年的时间范围，共 24 个观测值。
数据的具体形式为一个时间序列，其中每个观测值表示该商品在相应月份的销售量。
三、实验方法1、数据预处理首先，对数据进行了可视化，绘制了时间序列图，以便直观地观察数据的趋势、季节性和随机性。
然后，对数据进行了平稳性检验。
采用了 ADF（Augmented DickeyFuller）检验来判断数据是否平稳。
如果数据不平稳，则需要进行差分处理，使其达到平稳状态。
2、模型选择根据数据的特点和可视化结果，考虑了几种常见的时间序列模型，如 ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型、SARIMA（Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average）模型和HoltWinters 模型。
通过对不同模型的参数进行估计，并比较它们在训练数据上的拟合效果和预测误差，选择了最适合的模型。
3、参数估计对于选定的模型，使用最大似然估计或最小二乘法等方法来估计模型的参数。
通过对参数的估计值进行分析，判断模型的合理性和稳定性。
4、预测使用估计得到的模型参数，对未来一段时间内的销售量进行预测。
为了评估预测的准确性，采用了均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来衡量预测值与实际值之间的差异。
四、实验过程1、数据可视化通过绘制时间序列图，发现数据呈现出明显的季节性和上升趋势。
同时，数据的波动范围也较大，存在一定的随机性。
2、平稳性检验对原始数据进行 ADF 检验，结果表明数据是非平稳的。
实验报告关于时间序列(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解时间序列的基本概念和特性；2. 掌握时间序列的常用分析方法；3. 学会运用时间序列分析方法解决实际问题。
二、实验内容1. 时间序列数据收集2. 时间序列描述性分析3. 时间序列平稳性检验4. 时间序列模型构建5. 时间序列预测三、实验方法1. 时间序列数据收集：通过查阅相关文献、统计数据网站等方式获取实验所需的时间序列数据。
2. 时间序列描述性分析：对时间序列数据进行统计分析，包括均值、标准差、偏度、峰度等。
3. 时间序列平稳性检验：运用单位根检验（ADF检验）判断时间序列的平稳性。
4. 时间序列模型构建：根据时间序列的平稳性，选择合适的模型进行构建，如ARIMA模型、季节性分解模型等。
5. 时间序列预测：利用构建好的时间序列模型进行预测，并评估预测结果的准确性。
四、实验步骤1. 数据收集：选取我国某地区近十年的GDP数据作为实验数据。
2. 描述性分析：计算GDP数据的均值、标准差、偏度、峰度等统计量。
3. 平稳性检验：对GDP数据进行ADF检验，判断其平稳性。
4. 模型构建：根据ADF检验结果，选择合适的模型进行构建。
5. 预测：利用构建好的模型对GDP数据进行预测，并评估预测结果的准确性。
五、实验结果与分析1. 数据收集：获取我国某地区近十年的GDP数据，数据如下：年份 GDP（亿元）2010 200002011 230002012 260002013 290002014 320002015 350002016 380002017 410002018 440002019 470002. 描述性分析：计算GDP数据的均值、标准差、偏度、峰度等统计量，结果如下：均值：39600亿元标准差：4900亿元偏度：-0.2峰度：-1.83. 平稳性检验：对GDP数据进行ADF检验，结果显示ADF统计量在1%的显著性水平下拒绝原假设，说明GDP数据是非平稳的。
4. 模型构建：由于GDP数据是非平稳的，我们可以对其进行差分处理，使其变为平稳序列。
量化金融实验报告结论(3篇)
第1篇随着金融科技的飞速发展，量化金融已经成为金融领域的一股新势力。
本次实验通过对量化金融相关理论的学习和实践操作，旨在验证量化金融方法在投资决策中的有效性和实用性。
以下是对本次实验的结论总结：一、实验目的达成本次实验主要围绕以下目的展开：1. 理解量化金融的基本概念和原理；2. 掌握量化金融模型构建和策略开发的方法；3. 分析量化金融在投资决策中的应用效果；4. 探讨量化金融在未来金融领域的应用前景。
通过本次实验，我们基本达成了上述目的，对量化金融有了更深入的认识。
二、量化金融模型构建与策略开发在本次实验中，我们尝试构建了多种量化金融模型，包括时间序列模型、因子模型、机器学习模型等。
以下是部分实验结果：1. 时间序列模型：通过对股票价格、成交量等时间序列数据的分析，我们发现股票价格存在一定的波动规律。
利用时间序列模型对股票价格进行预测，能够在一定程度上提高投资决策的准确性。
2. 因子模型：因子模型能够有效捕捉市场风险，为投资者提供投资参考。
在本次实验中，我们选取了多个因子，如市场风险、行业风险等，构建了因子模型。
实验结果表明，因子模型能够较好地解释股票收益率的波动。
3. 机器学习模型：随着人工智能技术的发展，机器学习在量化金融领域得到了广泛应用。
在本次实验中，我们尝试利用机器学习模型对股票收益率进行预测。
实验结果表明，机器学习模型在预测股票收益率方面具有一定的优势。
三、量化金融在投资决策中的应用效果通过本次实验，我们发现量化金融在投资决策中具有以下优势：1. 提高投资决策的准确性：量化金融方法能够有效捕捉市场信息，为投资者提供更准确的投资决策依据。
2. 降低投资风险：量化金融模型能够识别市场风险，帮助投资者规避潜在风险。
3. 提高投资效率：量化金融方法能够快速处理大量数据，提高投资决策效率。
4. 优化投资组合：量化金融方法能够帮助投资者构建风险收益比最优的投资组合。
四、量化金融在未来金融领域的应用前景随着金融科技的不断发展，量化金融在以下领域具有广阔的应用前景：1. 量化交易：量化交易已成为金融市场的主流交易方式，未来将得到进一步发展。
时间序列分析实验报告2 (1)
安徽财经大学统计与数学模型分析实验中心《时间序列分析》实验报告班级：学号：姓名：实验时间2012-4-27 实验地点实验楼402、404由图可以看出AR(1) ：t t t x x ε+=-1的自相关函数衰减缓慢，因此t t t x x ε+=-1不平稳，其偏自相关函数在k=1时有峰值，然后截尾。
由图可以看出AR(1)：t t t x x ε+=-18.0的自相关函数呈平滑的指数衰减，t x =0稳，其偏自相关函数在k=1时有峰值，然后截尾。
t t x ε+--18.0的自相关与偏自相关图如下看出AR(1)：t t t x x ε+-=-18.0的自相关函数呈正负交替的指t ε+-1平稳，其偏自相关函数在k=1时有峰值，然后截尾。
看出AR(2)：t t t t x x x ε+-=--215.0的自相关函数呈阻尼正弦t t x ε+-25.0平稳，其偏自相关函数在k=1,2时有两个峰值，然后截尾。
t t t x x ε+--=--215.0的自相关与偏自相关图如下看出AR(2)：t t t t x x x ε+--=--215.0的自相关函数呈阻尼正弦t t x ε+-25.0不平稳，其偏自相关函数在k=1,2时有两个峰值，然后截尾。
MA(1) ：12--=t t t x εε可逆，其自相关函数在k=1时有一个峰值，偏自相关函数呈指数衰减。
15.0--t t εε的自相关与偏自相关图如下：由图可以看出MA(2) ：21251654--+-=t t t t x εεε可逆，其自相关函数在k=1,2时有两个峰值，212516--+t t εε，然后截尾，偏自相关函数呈阻尼正弦波衰减。
由图可以看出MA(2) ：21162545--+-=t t t t x εεε不可逆，其自相关函数在k=1,2值，然后截尾，偏自相关呈阻尼正弦波衰减。
program 文件，输入程序如下：1000 series e=nrnd smpl @first @first+1ARMA(1，1) ：115.09.0---+=t t t t x x εε平稳可逆，其自相关函数在峰值，然后呈指数衰减，偏自相关函数在k=1时有峰值，然后呈指数衰减。
时间序列检验实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本实验旨在通过实际操作，理解和掌握时间序列数据平稳性检验的方法和步骤，学习如何利用ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）等统计方法判断时间序列的平稳性，并在此基础上进行时间序列的建模和分析。
二、实验背景时间序列数据在经济学、金融学、气象学等领域有着广泛的应用。
然而，在实际研究中，很多时间序列数据都存在非平稳性，这会影响到模型的估计和预测效果。
因此，对时间序列进行平稳性检验是时间序列分析的重要步骤。
三、实验内容1. 数据准备本实验选取某城市1980年1月至2020年12月每月的气温数据作为研究对象。
2. 平稳性检验（1）图检验法首先，我们绘制气温数据的时序图，观察数据的波动情况。
从时序图中可以看出，气温数据呈现出明显的季节性波动，且数据的均值和方差随时间变化，初步判断该时间序列是非平稳的。
（2）ADF检验接下来，我们使用ADF检验对气温数据进行平稳性检验。
ADF检验的基本原理是，通过检验时间序列是否存在单位根，来判断其是否平稳。
具体操作如下：1. 引入库和函数说明```pythonfrom statsmodels.tsa.stattools import adfuller```2. 进行ADF检验```pythondef adf_test(timeseries):增加滞后阶数dftest = adfuller(timeseries, autolag='AIC')output = pd.Series(dftest[0:4], index=['ADF Statistic', 'p-value', ' Lags Used', 'Number of Observations Used'])for key, value in dftest[4].items():output[f'Critical Value ({key})'] = valuereturn outputadf_result = adf_test(data)print(adf_result)```3. 结果分析从ADF检验结果可以看出，气温数据的ADF统计量小于5%的临界值，p值大于0.05，拒绝原假设，即气温数据是非平稳的。
金融分析中的时间序列预测研究
金融分析中的时间序列预测研究第一章：引言时间序列预测在金融领域中扮演着非常重要的角色，时间序列预测的结果对于金融机构的决策分析、资产投资以及风险管理都具有重要意义。
相比于静态的金融数据，时间序列分析能够对金融数据的时间演变和规律性进行深入分析，从而预测未来的变化情况。
因此，时间序列预测在金融学领域中具有很高的应用价值。
本文将针对时间序列预测在金融领域中的应用进行阐述，首先我们将讲述时间序列预测的基本概念和原理，接着我们将探究时间序列预测在金融领域中的具体应用，并区分线性和非线性模型的优缺点。
最后，我们将讨论时间序列预测的进一步发展和未来的趋势。
第二章：基本概念和原理时间序列数据是将时间因素作为自变量的数据集合，通常包括一系列对于时间t的变化而观察到的变量值Yt。
时间序列预测是根据现有的历史数据对未来一定时间段内的数据进行预测，从而进行相应的决策。
在时间序列预测中，最基本的方法是基于历史数据的趋势、季节性变化和随机波动等趋势和规律。
通常使用的方法包括平滑法、回归分析法、时间序列分析法等。
平滑法是一种较为简单的预测方法，它基于平均数或移动平均数的值进行预测，适用于数据变化比较平稳的情况下。
回归分析法则是另外一种常用的方法，它根据历史数据建立预测模型，可以探究变量之间的相关性和影响程度。
而时间序列分析则是一种更加精细的预测方法，它可从更为广泛的信息中捕捉变化规律，包括趋势、季节性以及非周期性的波动。
时间序列分析法主要包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）以及自回归条件异方差模型（ARCH）等。
第三章：时间序列预测在金融领域中的应用时间序列预测在金融领域中的应用十分广泛，包括股票价格预测、汇率预测、商品价格预测等。
下面我们将分别从这三个方面来讲述其应用。
1.股票价格预测：时间序列预测可用于股票价格预测，以帮助投资者进行资产配置和风险管理。
通过预测未来股票价格的走势，投资者可以在适当的时候进行相应的买入或卖出操作，从而获得更高的收益。
金融时间序列实验报告
《金融时间序列分析》综合实验二金融系金融工程专业2014 级姓名 _______ 山洪国学号20141206031048 实验地点：实训楼B305 ____________________ 实验日期：2017.04 21 __________实验题目：ARIMA莫型应用实验类型：基本操作训练实验目的：利用美元对欧元汇率1993年1月到2007年12月的月均价数据，进行ARIMA模型的识别、估计、检验及预测。
实验内容：1、创建Eviews文件，录入数据，对序列进行初步分析。
绘制美元对欧元汇率月均价数据折线图，分析序列的基本趋势，初步判断序列的平稳性。
2、识别ARIMA(p,d,q )模型中的阶数p，d，q。
运用单位根检验(ADF检验)确定单整阶数d;利用相关分析图确定自回归阶数p和移动平均阶数q。
初步选择几个合适的备选模型。
3、ARIMA(p,d,q )模型的估计和检验。
对备选模型进行估计和检验，并进行比较，从中选择最优模型。
4、利用最优模型对2008年1月美元对欧元汇率的月均价进行外推预测。
评分标准：操作步骤正确，结果正确，分析符合实际，实验体会真切。
实验步骤：1、根据所给的Excel表格内的数据，将表格内的美元对欧元的汇率情况录入到EViews9中，并对所录入数据进行图形化的处理，所得到的图形结果如下图所示。
（时间段：1993.01 至2007.12）EUR/USD分析图形数据可得，欧元对美元的汇率波动情况较为明显，其中在1999年至2003年期间欧元和美元的比值一度在1.0以上。
但近些年以来，欧元的汇率一度持续下滑，到了2007年底的时候和和美元的比值在0.7左右Dat*: 0 4^19/17 Time: 17:00 Samplor 1 00 3(401 2007M12 Included obserjelions: 160知此数据为拖尾情况，说明它是非平稳的Augm&nua DicK&y-ruiier unit Koot I est on tUH usuNull H^potlnesis: EUR_USD lias a unil root Exoqenou 生：ConstantLag Lengtrii 1 [Automatic - Based on SIC P maxi ©=13)1-StaiistiQPreb* Aug rented Dickey-Fuller test statistic -1 143364 □ 6981Test efitical values: 1% level5% level 10% level-3.46720 S -2.977536 -2 5 7&430Augmented DicKey-Fuller Test EquationDependent Variable: DtEUR_USD) Method' Least Squares Date; 04；19/17 Time; 17;12Sample (adjusted); 1993M03 2007M12Incl u d e d obse rv-ati o 仃占：179 after adjustmentsVariableCoefflo&ritStd. Error t-St ati sticProb EUR_USDM )-0 0140S8 0 012321 -1 143384 0 2544 DCEURLuSDi-n>0 319010 0 0720364 4284890 0000再对此数据进行单位根检验，所得结果如上图所示 其中单位根检验所对应的P 值为0.6981，远大于0.05的显著性水平，因此可以说该序 列是一个非平稳序列2、根据ARIMA 模型，对该序列进行一阶的单位根检验，如下图AuqiBiiiviitiviwiir 11 nwr uvmt KCVL * CN ・ IL »I tuvc uNull Hypothesis: DtEUR_uso> h39 o tin it root EjcOQQnotis; ConstantLaq Lein gtlh: O fAulo m ati c - i?a s e d © n SIC . maxi aq = 11 3)Auto 匚口rre I alio nPartial Con iAC FAG Q-3lal 尸「ot? 1 0 977 0 0Z7 -174P 760.000 F O 94曰 -D 7OB o non 3 0.918 0 1200.0004 0.BS4 0.026 5-4^4.10 0.0005 0.972 0.014 76S.SG 0 ooo6 0望3 -O 06 1 322.0/ 0 000 70.8Z5 0.0 4^ 1051.1 0.0000.G00 -0.093 1 172.9 0.000 □ 0.770 0.0891206.5 a.ooo 10 0-O 005 13CI1 a 0 000 1 1 0.707 -D.089 14S8.0 o.aao 12 0 07 2 -0 052 1E7C 7 0.000 13 0 &3 0 0 025 -1656 5 0.000 140 605 0 013 -17 2S 7 0.000D 57 4. -o nie 1 "4 1O ODO 16 O 54.2 -Q.022 1 8 52.9 o.ooa 17 0.50 9 -0.03S 1 eos.o 0.000 ia0.475 -O.0Q0 1050.2 a oooU 4.3 1 -D1 y ya D □ .uuu如上图所示，对前一张图的折线数据进行了相关性分析，由图中的Autocorrelati on 可t-StullstlcAug m ented D icIcey-F ull I er test ^tati stuc -9 eFGSSS O DOIDIDT est critical values: 1 嘶I evei2% if i-3斗2.S7703ft -2 S75430MacKinnon Cl 9£>6) on^-sid^d u-^alLies.Auturi^nteai DlcKey-Fuller r©st Equ^tion Dependent Variable; DCEUR_US M^thio d: L芒百夕t 9quar$SiDote 9/1 7 Time- *1 / 24sampne cadju&ted); 1993M03 2 0O7M12I nczluidecl 口tis erwati on 5：1 78 aft er a.d^ ILI stments-VQilublu CCuTTlGltinl Sid. Error t-statlBtlc Prob.OtELJR-LJSOC-^ >)-□ S91721 D CU4 日4 D oaooC11 HC1-^S2u仔吞口日由该图可知，对比前面的未一阶差分的单位根检验，此一阶差分的单位根检验P值为0小于显著性水平0.05，因此拒绝原假设，证明在一阶差分下的序列数据才是平稳的。
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《金融时间序列分析》
综合实验二
金融系金融工程专业2014 级山洪国
学号 048 实验地点：实训楼B305 实验日期：2017.04，21
实验题目：ARIMA模型应用
实验类型：基本操作训练
实验目的：
利用美元对欧元汇率1993年1月到2007年12月的月均价数据，进行ARIMA模型的识别、估计、检验及预测。
实验容：
1、创建Eviews文件，录入数据，对序列进行初步分析。
绘制美元对欧元汇率月均价数据折线图，分析序列的基本趋势，初步判断序列的平稳性。
2、识别ARIMA（p,d,q）模型中的阶数p，d，q。
运用单位根检验（ADF检验）确定单整阶数d；利用相关分析图确定自回归阶数p和移动平均阶数q。
初步选择几个合适的备选模型。
3、ARIMA（p,d,q）模型的估计和检验。
对备选模型进行估计和检验，并进行比较，从中选择最优模型。
4、利用最优模型对2008年1月美元对欧元汇率的月均价进行外推预测。
评分标准：操作步骤正确，结果正确，分析符合实际，实验体会真切。
实验步骤：
1、根据所给的Excel表格的数据，将表格的美元对欧元的汇率情况录入到EViews9中，并对所录入数据进行图形化的处理，所得到的图形结果如下图所示。
（时间段：1993.01至2007.12）
EUR/USD
1.2
1.1
1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
939495969798990001020304050607
分析图形数据可得，欧元对美元的汇率波动情况较为明显，其中在1999年至2003年期间欧元和美元的比值一度在1.0以上。
但近些年以来，欧元的汇率一度持续下滑，到了2007年底的时候和和美元的比值在0.7左右。
如上图所示，对前一图的折线数据进行了相关性分析，由图中的Autocorrelation可知
此数据为拖尾情况，说明它是非平稳的。
再对此数据进行单位根检验，所得结果如上图所示。
其中单位根检验所对应的P值为0.6981，远大于0.05的显著性水平，因此可以说该序列是一个非平稳序列。
2、根据ARIMA模型，对该序列进行一阶的单位根检验，如下图
由该图可知，对比前面的未一阶差分的单位根检验，此一阶差分的单位根检验P值为0小于显著性水平0.05，因此拒绝原假设，证明在一阶差分下的序列数据才是平稳的。
因此该序列的单整阶数d为1
如上图所示，因为该序列的一阶为平稳的，所以作其一阶相关性分析。
从图中可看出：自相关序列经过1期收敛于0.05区间，所以其移动平均阶数q的值为1，偏相关序列经过2阶才变为0，则可知其自回归阶数p的值为2.
综上所述，可得：p=2；d=1；q=1
初步适合EURO的模型有：ARIMA（1,1,0）、ARIMA（2,1,0）、ARIMA（0,1,1）、ARIMA（1,1,1）、ARIMA（2,1,1）
3、对模型ARIMA（p，d，q）的估计与检验
如上图所示，因为其中的截距项所对应的t统计量的Prob值为0.6606>0.05的显著性水平，因此要剔除截距项c。
将截距项c去掉之后，在进行回归可得上图所示的容。
因此，根据图的数据可知：Wt=0.309522W(t-1)
t=4.343228
单从P值来看的话，系数是显著的。
不过还要对残差进行白噪声检验
如上图所示，在对残差项进行Q检验的时候，选择K=13，得到的Q检验结果如如所示。
在第13行数据中找到Q统计量为13.406，其所对应的相伴概率（Prob）为0.340>0.05，因此接受序列不相关的假设，即可认为该残差序列是白噪声。
然后，可用类似的方法对对之前所得到的其他四个模型ARIMA(2，1，0)、ARIMA(0，1，1)、ARIMA(1，1，1)、ARIMA(2，1，1)进行与之对应的估计与检验。
经过了一系列的检验之后，ARIMA(1，1，0)、ARIMA(2，1，0)、ARIMA(0，1，1)三个检验都通过参数显著性检验、模型平稳性、可逆性检验、残差序列白噪声检验。
剩下的两个模型ARIMA(1,1,1)、ARIMA(2,1,1)则并没有通过检验。
因为R^2越大越好，说明模型的拟合程度越好。
从可决系数可看出来，ARIMA(1,1,0)模型不好。
在排除之后剩下的两个模型ARIMA(2,1,0)和ARIMA(0,1,1)中，用自回归信息Forecast预测可知，在预测方面ARIMA(2,1,0)相对较好。
因此，最终决定选择模型ARIMA(2,1,0)。
则Wt=0.354W(t-1)-0.206W(t-2)
因为Wt=ΔXt=(1-L)Xt
即(1-L)Xt=0.354(1-L)X(t-1)-0.206(1-L)X(t-2)
可得到：Xt=1.373X(t-1)-0.568X(t-2)+0.202X(t-3)
4、利用最优模型对2008年1月美元对欧元汇率的月均价进行外推预测
以下利用步骤3中得出来的最优化模型ARIMA(2,1,0)来对2006年1月的美元对欧元汇率的月均价进行推测。
根据所给的Excel数据可得，2007年12月是0.68686；2007年11月是0.68111；2007年10月是0.70249.将所选择的数据带入到公式Xt=1.373X(t-1)-0.568X(t-2)+0.202X(t-3)中，经计算可知：
Xt=1.373*0.68686-0.568*0.68111+0.202*0.70249
=0.9431-0.3869+0.1419
=0.6981
即，对2008年一月份的汇率预测为0.6981.
实验感悟：
评阅人：成绩：。