金融时间序列分析复习资料
第一章 金融时间序列分析基础
2、随机游走过程 随机过程Yt 满足方程
Yt 1 Yt t 1
Yt 为第 t 时刻的观测值， Y0 0 ； 其中， t 1 期望值为零、方差为 2 、相互独立。 随机过程满足 t
E Yt E i 0 i 1
t Var Yt Var i t 2 i 1
1.2时间序列数据的平稳性检验
1、为什么要进行平稳性检验 “伪回归”（Spurious Regression）现象 例
Yt 0 1 X t t
X t X t 1 xt
Yt Yt 1 yt
yt 和 xt 是相互独立的白噪音过程。 其中，
Y0 0 ； 0 0 时，为 假设 X 0 0 ，
①
具体检验方法
建立一个VAR（P）的差分向量自回归模型
X t 0 X t 1 1X t 1 2X t 2 p X t p et
9.1.1 随机时间序列的数字特征 均值函数 t E(Yt ) f (t ),
t 1,2,...,n
自协方差函数
t s E[(Yt t )(Ys s )] t tt E[(Yt t ) ]
2 2
t , s 1,2,...,n ts
为Yt、Ys的协方差函数 , 或Yt的自协方差函数 Yt的方差函数
3、构造的 1，2，3
为：
RSS (约束) RSS (无约束) /r i RSS (约束) / (n k 1)
其中，RSS（约束）和RSS（无约束）分别 表示有约束和无约束的残差平方和，r为约束 条件个数，n为样本观测值个数，k为无约束模 型中解释变量个数。 i ，拒绝联合假设； 若 i > i ，接受联合假设 。 若 i <
金融市场中的时间序列分析方法综述
金融市场中的时间序列分析方法综述第一章概述随着金融市场的不断发展和数据的不断积累，金融时间序列分析方法已经成为金融市场研究领域中不可或缺的一部分。
时间序列分析方法可以帮助金融分析师更好地理解市场走势和趋势，预测市场走势和趋势，制定更好的投资策略。
在本文中，我们将对金融时间序列分析方法进行综述，并讨论其在金融市场研究中的应用。
第二章时间序列分析基础在了解金融时间序列分析方法之前，我们需要掌握一些时间序列分析的基础知识。
时间序列是指按时间顺序排列的一组数据，这些数据通常反映了某种现象或事件的历史变化趋势。
常见的时间序列分析方法包括时间序列模型、移动平均法和指数平滑法。
时间序列模型是对时间序列数据的数学描述，通常用于预测未来的趋势和趋势。
移动平均法也是一个常用的时间序列分析方法，它根据过去一段时间的平均值来预测未来的趋势和趋势。
指数平滑法则是通过对过去一段时间内的数据加以权重来预测未来的趋势和趋势。
第三章 ARIMA模型ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列的统计模型。
ARIMA模型主要包括自回归(AR)项、差分(I)项、滑动平均(MA)项等三个部分。
自回归项反映了变量的历史值对未来变量值的影响；差分项则是用来消除时间序列的非平稳性；滑动平均项则是用来捕捉时间序列的波动性。
ARIMA模型一般通过建立时间序列的自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)来确定各项系数的值。
ARIMA模型常见的拟合方法包括最小二乘法、最大似然法和条件最大似然法等。
ARIMA模型可以用于预测各种金融数据，如股价、汇率等。
在投资决策中，ARIMA模型特别有用，它可以帮助投资者减少风险，提高回报率。
第四章 GARCH模型GARCH模型是一种对金融市场波动性进行建模的方法。
GARCH模型通过建立波动的自相关函数和偏自相关函数来描述金融市场的波动性。
波动性通常是指金融市场价格变化的非确定性和不可预测性。
GARCH模型是一种广泛应用于金融市场的模型，它可以用于预测股票和商品价格的波动性，帮助投资者制定更好的投资策略。
金融时间序列分析
《金融时间序列分析》讲义主讲教师：徐占东登录：徐占东《金融时间序列模型》参考教材：1．《金融时间序列的经济计量学模型》经济科学出版社米尔斯著2．《经济计量学手册》章节3．《Introductory Econometrics for Finance》 Chris Brooks 剑桥大学出版社4．《金融计量学：资产定价实证分析》周国富著北京大学出版社5．《金融市场的经济计量学》 Andrew lo等上海财经大学出版社6．《动态经济计量学》 Hendry著上海人民出版社7．《商业和经济预测中的时间序列模型》中国人民大学出版社弗朗西斯著8．《No Linear Econometric Modeling in Time series Analysis》剑桥大学出版社9．《时间序列分析》汉密尔顿中国社会科学出版社10．《高等时间序列经济计量学》陆懋祖上海人民出版社11．《计量经济分析》张晓峒经济科学出版社12．《经济周期的波动与预测方法》董文泉高铁梅著吉林大学出版社13．《宏观计量的若干前言理论与应用》王少平著南开大学出版社14．《协整理论与波动模型——金融时间序列分析与应用》张世英、樊智著清华大学出版社15．《协整理论与应用》马薇著南开大学出版社16．（NBER working paper）17．（Journal of Finance）18．（中国金融学术研究网） 教学目的：1）能够掌握时间序列分析的基本方法；2）能够应用时间序列方法解决问题。
教学安排1单变量线性随机模型：ARMA ; ARIMA; 单位根检验。
2单变量非线性随机模型：ARCH,GARCH系列模型。
3谱分析方法。
4混沌模型。
5多变量经济计量分析：V AR模型，协整过程；误差修正模型。
第一章引论第一节金融学简介一．金融学概论1．金融学：研究人们在不确定环境中进行资源最优配置的学科。
金融学的三个核心问题：资产时间价值，资产定价理论（资源配置系统）和风险管理理论。
第1章 金融时间序列模型分析
>>autocorr(y)
显示的自相关系数如图3.14所示。
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结论:可以看出5阶偏相关系数落在置信区间外，
所以考虑用5阶的MA模型。
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➢第二步:给出阶数为5的MA模型的形式。 注意到ARMAX的模型形式如下:
AR模型：armax(data,’na’,na) ARX模型：armax(data,’na’,na,’nb’,nb,’nk’,nk) MA模型：armax(data,’nc’,nc) ARMA模型：armax(data,’na’,na,’nc’,nc)
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例1-6
估计ARMAX模型，数据是深发展收益率
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
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输出参数: m %AR模型的文字形式 ref1 %AR模型的系数
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例1-2
给出深发展2005年10月21日至2006年9月29日 的交易日收盘价收益率，收益率保存在变量y中， 用2阶的AR模型进行估计。代码如下:
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作业:
利用青岛啤酒和沪深300指数2015年5月2日至 2016年5月21日的日收盘价收益率，分别用MA 模型和ARMAX模型进行估计。
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➢2、ARX模型的估计 ARX模型具有如下形式:
其中，A(Q)、B(Q)都是滞后算子多项式。 MATLAB中的arx函数可以对ARX模型进行估计。
第1章金融时间序列模型分析
第1章金融时间序列模型分析金融时间序列模型分析是金融领域中一种重要的方法，它通过对金融时间序列的统计分析和建模，对未来的金融市场走势进行预测和分析。
本文将从定义、应用范围、建模方法以及实例分析等几个方面对金融时间序列模型分析进行介绍。
一、定义金融时间序列指的是一种按照时间顺序排列的金融数据，如股票价格、汇率、利率等。
金融时间序列分析则是通过对这些数据进行统计学和经济学的分析，找出数据中的规律和模式，并使用这些规律和模式对未来的金融市场进行预测和分析。
二、应用范围金融时间序列模型分析可以应用于多个金融领域，如股票市场、外汇市场、期货市场等。
在股票市场中，可以分析股票价格的变动趋势，找出股票的周期性和季节性规律，进行股票的走势预测。
在外汇市场中，可以分析汇率的变动模式，对未来的汇率走势进行预测。
在期货市场中，可以分析期货价格与现货价格之间的关系，判断期货价格的合理性。
三、建模方法金融时间序列模型分析可以使用多种方法进行建模，如随机游走模型、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）、广义自回归条件异方差模型（GARCH）等。
1.随机游走模型随机游走模型是最简单的金融时间序列模型，它假设未来的价格只受到当前价格的影响，与历史价格和其他因素无关。
它的基本公式为Pt =Pt-1 + et，其中Pt为第t期的价格，Pt-1为第t-1期的价格，et为随机扰动项。
2.ARMA模型ARMA模型是一种以自回归（AR）和移动平均（MA）为基础的金融时间序列模型。
AR模型表示当前值与前几个时刻的值有关，MA模型表示当前值与前几个时刻的随机扰动项有关。
ARMA模型的基本公式为Pt = μ + ∑φiPt-i + ∑θiet-i，其中μ为常数，φi和θi为参数。
3.ARCH模型和GARCH模型ARCH模型和GARCH模型是一种对于金融时间序列中条件异方差性的建模方法。
ARCH模型假设随机扰动项的方差与之前一些随机扰动项的平方有关，GARCH模型进一步考虑了过去时刻的条件方差对当前时刻的影响。
时间序列分析期末复习题
时间序列分析期末复习题时间序列分析期末复习题时间序列分析是一种用来研究时间序列数据的统计方法。
它可以帮助我们理解和预测时间序列数据的趋势、季节性和周期性变化。
在期末复习中，我们可以通过解答一些典型的时间序列分析问题来加深对这一概念的理解。
1. 如何确定时间序列数据的趋势？时间序列数据的趋势是指数据随时间变化的长期趋势。
我们可以使用移动平均法或指数平滑法来确定趋势。
移动平均法是将数据按照一定的时间窗口进行平均，以减少随机波动。
指数平滑法则是通过对数据进行加权平均，使得最近的数据对趋势的影响更大。
通过观察平滑后的数据，我们可以确定时间序列数据的趋势。
2. 如何检测时间序列数据的季节性？时间序列数据的季节性是指数据在特定时间段内周期性变化的模式。
我们可以使用季节性分解方法来检测季节性。
季节性分解方法将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分三个部分。
通过观察季节性成分，我们可以确定时间序列数据的季节性。
3. 如何预测未来的时间序列数据？预测未来的时间序列数据是时间序列分析的一个重要应用。
我们可以使用平稳性检验来确定时间序列数据是否具有稳定性，如果数据不稳定，我们需要进行差分运算来使其稳定。
然后，我们可以使用自回归移动平均模型（ARMA）或自回归积分移动平均模型（ARIMA）来建立预测模型。
这些模型可以根据过去的数据来预测未来的数据。
4. 如何评估时间序列预测模型的准确性？评估时间序列预测模型的准确性是非常重要的。
我们可以使用均方根误差（RMSE）或平均绝对百分比误差（MAPE）来评估模型的预测准确性。
这些指标可以帮助我们了解模型的误差大小和方向，从而判断模型的有效性。
5. 如何处理异常值和缺失值？在时间序列分析中，异常值和缺失值可能会对结果产生不良影响。
对于异常值，我们可以使用平滑技术或插值方法来修正。
平滑技术可以通过对数据进行平均或加权平均来减少异常值的影响。
插值方法可以通过使用相邻数据的平均值或线性插值来填补缺失值。
金融时间序列分析复习资料全
一、单项选择题（每题2分，共20分） P61关于严平稳与（宽）平稳的关系；弱平稳的定义：对于随机时间序列y t ，如果其期望值、方差以及自协方差均不随时间t 的变化而变化，则称y t 为弱平稳随机变量，即y t 必须满足以下条件： 对于所有时间t ，有 （i ）E （yt ）=μ为不变的常数；（ii ） Var （yt ）=σ²为不变的常数；（iii ） γj =E[y t -μ][y t-j -μ]，j=0，±1，,2，… （j 为相隔的阶数）（μ=0，cov （y t ，y t-j ）=0，Var （yt ）=σ²时为白噪音过程，常用的平稳过程。
） 从以上定义可以看到，凡是弱平稳变量，都会有一个恒定不变的均值和方差，并且自协方差只与y t 和y t-j 之间的之后期数j 有关，而与时间t 没有任何关系。
严平稳过程的定义：如果对于任何j 1,，j 2，...,j k ,随机变量的集合（y t ，y t+j1,，y t+j2，…，y t+jk ）只依赖于不同期之间的间隔距离（j 1，j 2，…，j k ），而不依赖于时间t ，那么这样的集合称为严格平稳过程或简称为严平稳过程，对应的随机变量称为严平稳随机变量。
P46 t X 的k 阶差分是；△ｋX t =△ｋ-1X t -△ｋ-1X t-1，△ 表示差分符号。
滞后算子；P54对于AR ： L p y t =y t-p ，对于MA ：L ｐεt =εt-ｐAR （p ）模型即自回归部分的特征根—平稳性；确定好差分方程的阶数，则其特征方程为：λp-α1λp-1-α2λp-2-…-αp =0，若所有的特征根的│λ│<1则平稳补充：逆特征方程为：1-α1ｚ1-α2ｚ²-…-αp ｚp=0，若所有的逆特征根│ｚ│>1，则平稳。
注意：特征根和逆特征方程的根互为倒数。
如：p57作业3： y t =1.2y t-1-0.2y t-2+εt ，为二阶差分，其特征方程为：λ2-1.2λ+0.2=0，解得λ1=1，λ2=0.2，由于λ1=1，所以不平稳。
时间序列分析考试和答案
时间序列分析考试和答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 时间序列分析中，数据点是按时间顺序排列的。
A. 正确B. 错误答案：A2. 以下哪项不是时间序列分析的目的？A. 描述性分析B. 预测C. 因果分析D. 数据压缩答案：C3. 以下哪个模型属于时间序列分析中的确定性模型？A. AR模型B. MA模型C. ARMA模型D. 指数平滑模型答案：D4. 在时间序列分析中，季节性调整的目的是：A. 消除趋势B. 消除季节性C. 消除周期性D. 消除随机波动答案：B5. 以下哪个不是时间序列分析中常用的平稳性检验方法？A. 单位根检验B. 协整检验C. 自相关函数检验D. 偏自相关函数检验答案：B6. 时间序列分析中的差分操作主要用于：A. 消除季节性B. 消除趋势C. 消除周期性D. 消除随机波动答案：B7. 在时间序列分析中，以下哪个模型是用于描述非平稳序列的？A. AR模型B. MA模型C. ARMA模型D. ARCH模型答案：D8. 时间序列分析中，以下哪个模型是用于描述具有季节性的数据？B. SARMA模型C. ARIMA模型D. ARCH模型答案：C9. 在时间序列分析中，以下哪个模型是用于描述具有单位根的非平稳序列？A. AR模型B. MA模型C. ARMA模型D. ARIMA模型答案：D10. 时间序列分析中，以下哪个模型是用于描述具有随机波动的数据？A. AR模型B. MA模型D. ARCH模型答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 时间序列分析中，以下哪些因素可能导致数据的非平稳性？A. 趋势B. 季节性C. 周期性D. 随机波动答案：A, B, C12. 时间序列分析中，以下哪些模型属于自回归模型？A. AR模型B. MA模型C. ARMA模型D. ARCH模型答案：A, C13. 时间序列分析中，以下哪些方法可以用于季节性调整？A. 移动平均法B. X-12-ARIMA法C. 季节性差分D. 指数平滑法答案：B, C14. 时间序列分析中，以下哪些检验可以用来检验序列的平稳性？A. 单位根检验B. 协整检验C. 自相关函数检验D. 偏自相关函数检验答案：A, C, D15. 时间序列分析中，以下哪些模型可以用于描述具有单位根的非平稳序列？A. AR模型B. MA模型C. ARMA模型D. ARIMA模型答案：D三、判断题（每题2分，共20分）16. 时间序列分析中的差分操作可以消除季节性。
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
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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
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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。
金融市场中的时间序列分析
金融市场中的时间序列分析第一章：引言金融市场是一个极其复杂、变幻莫测的系统。
投资者需要面对大量的信息，进行复杂的决策。
时间序列分析作为一种经济数据分析方法，可以帮助分析者更好地理解和解释数据，发现与数据相关的模式，预测未来的趋势和变化，并且特别适用于金融市场的分析。
本文将介绍时间序列分析的基本概念，以及其在金融市场中的重要应用。
第二章：时间序列的定义和特点时间序列是指按照时间先后顺序排列的一组数据，通常表示为随时间变化的函数。
时间序列分析就是通过对时间序列的观察、分析和拟合已有模型来预测未来的趋势和变化。
时间序列的主要特点是具有趋势性、季节性、周期性和随机性。
趋势性是指时间序列呈现出长期增长或下降的趋势，一般通过拟合一条趋势线来描述。
季节性是指时间序列在同一季节内呈现出周期性的重复变化，一般通过拟合季节成分来描述。
周期性是指时间序列在一定时期内有一个固定的周期，一般通过拟合周期成分来描述。
而随机性则是指时间序列中存在的不可预测性变化，一般通过残差项来描述。
第三章：时间序列分析的基本步骤时间序列分析的基本步骤包括：数据预处理、模型拟合、模型诊断和预测。
数据预处理是先对时间序列的季节性和趋势性进行调整，去除季节性和趋势性的影响。
模型拟合是根据已有的时间序列数据拟合出一种数学模型，以便更好地理解时间序列的性质。
模型诊断是对拟合模型的评估，主要是检验拟合模型的质量和准确度。
预测则是根据拟合模型对未来的趋势和变化进行预测。
第四章：时间序列分析的应用时间序列分析在金融市场领域有广泛的应用。
例如，在股票价格预测方面，时间序列分析可以通过对股票价格的历史数据进行分析，拟合合适的模型，并预测未来的趋势和变化。
在外汇市场分析方面，时间序列分析可以帮助分析者预测汇率变化的可能趋势和波动范围。
在风险管理方面，时间序列分析可以帮助企业辨别各种可能导致财务损失的风险，及时采取措施规避或降低风险。
第五章：时间序列分析的局限性时间序列分析虽然在金融市场中应用广泛，但其中也存在局限性。
《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。
金融时间序列知识点总结
金融时间序列知识点总结一、时间序列数据的描述统计时间序列数据的描述统计是对时间序列数据的基本特征进行描述和分析。
时间序列数据通常表现为趋势、季节性和随机性。
趋势是指时间序列数据随时间变化呈现出的总体上升或下降的趋势；季节性是指时间序列数据在一年内周期性的变动规律；随机性是指时间序列数据除了趋势和季节性之外的随机波动。
常用的描述统计方法包括数据的平均值、方差、标准差、最大值、最小值、分位数、偏度和峰度等指标。
这些指标可以帮助我们直观地了解时间序列数据的分布规律和基本特征。
二、时间序列的基本模型和预测方法时间序列的基本模型和预测方法包括了平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型和预测方法。
平稳时间序列模型是指时间序列数据在时间平均和方差都保持恒定的模型，其中最为重要的是自回归移动平均模型（ARMA模型）和自回归积分移动平均模型（ARIMA模型），它们分别是对时间序列数据的自相关性和滞后效应的建模；非平稳时间序列模型是指时间序列数据在时间平均和方差存在趋势或季节性变化的模型，其中最为重要的是趋势模型、季节模型和趋势季节模型，它们是对时间序列数据在趋势和季节上的变化规律进行建模；时间序列的预测方法包括了朴素预测、移动平均法、指数平滑法、回归分析法、时间序列模型法、神经网络法、支持向量机法等。
这些方法可以帮助我们对时间序列数据的未来走势进行预测。
三、时间序列数据的平稳性检验和建模时间序列数据的平稳性是对时间序列数据的基本特征之一。
平稳时间序列的平均值和方差在时间上是保持恒定的，而非平稳时间序列的平均值和方差在时间上是存在趋势或季节性变化的。
平稳性检验主要包括了图示法、单位根检验、差分平稳性检验、协整性检验和平滑法。
平稳时间序列的建模方法包括了白噪声模型、自回归模型、移动平均模型、自回归移动平均模型、自回归积分移动平均模型、趋势模型、季节模型、趋势季节模型和混合模型。
这些方法可以帮助我们对时间序列数据的平稳性进行检验和建模四、时间序列数据的相关性和协整性分析时间序列数据的相关性是对时间序列数据之间的关联程度进行分析。
金融时间序列分析资料
金融时间序列分析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，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从这些数据中总结为，这就是时间序列分析这门课程所要研究的问题。
研究方式数据建立模型预测数据数据的类型。
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，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，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(?, β , P ) 是一个概率空间，其中? 是样本空间，β 是? 上的σ -代数，P 是Copyright: Rongbao Gu, School of Finance, Nanjing University of Finance and Economics, 2006 金融时间序列分析? 上的概率测度。
又设T 是一个有序指标集。
概率空间(?, β , P ) 上的随机变量{ X t : t ∈T } 的全体称为随机过程。
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：定义：若{t i } 是R 中的一个离散子集，则称随机过程{ X t : t ∈{t i }} = { X ti } 是一个时间序列。
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。
时间序列分析总复习
资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载时间序列分析总复习地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容王茂林一、选择题1.已知2000-2006年某银行的年末存款余额，要计算各年平均存款余额，该平均数是:（ b ）a. 几何序时平均数；b.“首末折半法”序时平均数；c. 时期数列的平均数；d.时点数列的平均数。
2.某地区粮食增长量1990—1995年为12万吨，1996—2000年也为12万吨。
那么，1990—2000年期间，该地区粮食环比增长速度（ d ）a.逐年上升b.逐年下降c.保持不变d.不能做结论3.某商业集团2000—2001年各季度销售资料如下：上表资料中，是总量时期数列的有（ d ）a. 1、2、3b. 1、3、4c. 2、4d. 1、34.利用上题资料计算零售额移动平均数（简单，4项移动平均），2001年第二季度移动平均数为（a ）a. 47.5b. 46.5c. 49.5d. 48.4二、判断题1.连续12个月逐期增长量之和等于年距增长量。
2.计算固定资产投资额的年平均发展速度应采用几何平均法。
3.用移动平均法分析企业季度销售额时间序列的长期趋势时，一般应取4项进行移动平均。
4.计算平均发展速度的水平法只适合时点指标时间序列。
5.某公司连续四个季度销售收入增长率分别为9%、12%、20%和18%，其环比增长速度为0.14%。
正确答案：（1）错；（2）错；（3）对；（4）错；（5）错。
三、计算题：1．某企业2000年8月几次员工数变动登记如下表：试计算该企业8月份平均员工数。
解：该题是现象发生变动时登记一次的时点序列求序时平均数，假设员工人数用y来表示，则：该企业8月份平均员工数为1260人。
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金融高频时间序列分析
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
金融市场的时间序列分析方法
金融市场的时间序列分析方法随着金融市场的发展，投资者需要对市场进行更加精细化的分析，以便更好地制定投资策略。
在金融市场分析中，时间序列分析是一种常用的分析方法，通过对历史数据的分析，可以预测未来价格和趋势。
本文将介绍金融市场时间序列分析方法的基础知识，如何进行时间序列分析以及如何应用。
时间序列分析的基础知识时间序列是一个按照时间顺序排列的数据序列，通常包括各种金融指标。
常见的金融市场时间序列包括股票价格、货币汇率、利率、债券价格等等。
时间序列分析基于对历史数据的分析，用于预测未来价格和趋势。
时间序列分析的方法通常分为两类：基于统计的方法和基于机器学习的方法。
基于统计的方法主要包括 ARMA 模型、ARCH 模型、GARCH 模型等等，这些模型通过对历史数据的拟合，获得未来价格走势的预测。
基于机器学习的方法，是近年来随着人工智能技术的发展而出现的新方法，包括如支持向量机（SVM）、深度学习（Deep Learning）等等。
如何进行时间序列分析时间序列分析的目的是预测未来走势。
分析具体方法如下：1. 数据预处理在进行时间序列分析之前，应对数据进行处理。
常见的数据处理方式包括平滑、去除趋势和季节性等等。
常见的技术包括时间序列差分和模型分解等等。
2. 模型选择选择合适的模型是时间序列分析的核心，需要根据具体情况决定。
最常见的是ARMA 模型和 GARCH 模型。
如果需要更加精细的预测，可以考虑深度学习模型或支持向量机等等。
3. 参数估计对于已经选择的模型，需要进行参数估计。
这个尤其重要，因为模型的性能和预测质量，很大程度上取决于参数的准确性。
最常见的参数估计方法是最大似然估计。
4. 模型检验进行时间序列分析之后，需要验证模型的效果。
通过验证模型的残差序列是否满足正态分布、自相关性等等，如果不符合要求，需要进行重新选择模型及参数估计。
如何应用时间序列分析时间序列分析在金融市场中有着广泛的应用。
以下是一个时间序列分析的实例：现在假设你是一名股票投资者，正在考虑投资某一支股票。
金融时间序列分析复习资料全
一、单项选择题(每题2分，共20分)P61关于严平稳与(宽)平稳的关系；弱平稳的定义：对于随机时间序列y,如果其期望值、方差以及自协方差均不随时间t的变化而变化，则称*为弱平稳随机变量，即并必须满足以下条件：对于所有时间t,有(i) E (yt) =u为不变的常数；(ii)Var (yt) = o 2为不变的常数；(iii)Y j=E[y - U ] U ], j=0, ±1, ,2,… (j为相隔的阶数)(U=0, cov (y.y.-j) =0, Var (yt) = o^时为白噪音过程，常用的平稳过程。
) 从以上定义可以看到，凡是弱平稳变量，都会有一个恒定不变的均值和方差，并且自协方差只与八和y「i之间的之后期数j有关，而与时间t没有任何关系。
严平稳过程的定义：如果对于任何h，j2, , j k,随机变量的集合(y(,yt+儿，yt+j2, ・・・，*+jk)只依赖于不同期之间的间隔距离(j>, j2,…，jQ,而不依赖于时间t,那么这样的集合称为严格平稳过程或简称为严平稳过程，对应的随机变量称为严平稳随机变量。
P46 X,的£阶差分是；k k "Xt-i, △表示差分符号。
滞后算子;P54 对于AR： L p y,=y t-P,对于MA: L P £ t= e t-PAR®模型即自回归部分的特征根一平稳性;确定好差分方程的阶数，则其特征方程为：X p-a ! X p_1- a 2 X p'2-------------------------------------- a卩二0,若所有的特征根的|入| <1则平稳补充：逆特征方程为：1一a】z匚a 2 z彳------- a p z卩二0,若所有的逆特征根I z |>1,则平稳。
注意：特征根和逆特征方程的根互为倒数。
如：p57作业3： y t=l. 2y t--0. 2y t-2+ e t,为二阶差分，其特征方程为：X2-1.2X+0. 2=0，解得X F I, X2=0.2,由于入产1,所以不平稳。
金融时间序列分析第三版答案
金融时间序列分析第三版答案在金融时间序列分析中，时间序列分析可以从时间序列研究经济系统内所有指标之间的关系，如宏观经济变量间的相关性、金融资产价格的变动趋势和收益率曲线形态。
其中以时间序列分析为主的主要方法有()。
a.使用简单序列预测模型（如 Positive Model)。
b.运用参数估计模型预测。
一、指数序列指数是一组对某一时刻（或者一组参数）序列可能出现的趋势的函数。
指数序列通常可以分为均方指数序列和非均方指数序列。
均方指数序列主要用于对一组参数序列进行平稳性检验和估计后对平稳性进行预测。
二、股票序列股票价格的变动是时间序列规律的反映，因此对股市时间序列的研究很有必要。
股票市场上投资者一般都是追求“快进快出”，对未来作出预测，但在预测过程中仍然存在着一些不足之处。
这就要求我们对股票市场进行研究时不仅要关注其数量变化的规律，而且还要关注其时间序列特征及其他信息。
三、债券序列一般来说，一段时间内，债券价格变化趋势平稳，且变动速度比较快，这就是一段时间内较长时间内某一债券价格没有发生变动。
对于这样的序列可以采用参数估计模型来预测。
例如，利率序列和利率周期一般采用调整系数估计模型。
四、期权序列期权序列是对期权价格序列进行建模分析的一种方法。
它是利用期权产品未来收益的不确定性而建立起来的一种波动率模型。
在期权定价中，一般采用三个步骤来确定期权参数:1)时间序列信息;2)收益率曲线形态;3)期权定价模型（以参数形式表示）。
这三个步骤可以对投资组合进行动态调整，从而实现对收益率曲线形状的准确预测。
利用期权模型对收益率曲线进行建模预测所需时间通常较短，但这种方法对金融资产价格和利率存在一定周期性波动，并且难以准确地预测未来收益率趋势。
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金融时间序列分析复习资料一、单项选择题（每题2分，共20分） P61关于严平稳与（宽）平稳的关系；弱平稳的定义：对于随机时间序列y t ，如果其期望值、方差以及自协方差均不随时间t 的变化而变化，则称y t 为弱平稳随机变量，即y t 必须满足以下条件： 对于所有时间t ，有 （i ）E （yt ）=μ为不变的常数；（ii ） Var （yt ）=σ²为不变的常数；（iii ） γj =E[y t -μ][y t-j -μ]，j=0，±1，,2，… （j 为相隔的阶数）（μ=0，cov （y t ，y t-j ）=0，Var （yt ）=σ²时为白噪音过程，常用的平稳过程。
） 从以上定义可以看到，凡是弱平稳变量，都会有一个恒定不变的均值和方差，并且自协方差只与y t 和y t-j 之间的之后期数j 有关，而与时间t 没有任何关系。
严平稳过程的定义：如果对于任何j 1,，j 2，...,j k ,随机变量的集合（y t ，y t+j1,，y t+j2，…，y t+jk ）只依赖于不同期之间的间隔距离（j 1，j 2，…，j k ），而不依赖于时间t ，那么这样的集合称为严格平稳过程或简称为严平稳过程，对应的随机变量称为严平稳随机变量。
P46 t X 的k 阶差分是；△ｋX t =△ｋ-1X t -△ｋ-1X t-1，△ 表示差分符号。
滞后算子；P54对于AR ： L p y t =y t-p ，对于MA ：Lｐεt =εt-ｐAR （p ）模型即自回归部分的特征根—平稳性；确定好差分方程的阶数，则其特征方程为：λp -α1λp-1-α2λp-2-…-αp =0，若所有的特征根的│λ│<1则平稳补充：逆特征方程为：1-α1ｚ1-α2ｚ²-…-αp ｚp=0，若所有的逆特征根│ｚ│>1，则平稳。
注意：特征根和逆特征方程的根互为倒数。
如：p57作业3： y t =1.2y t-1-0.2y t-2+εt ，为二阶差分，其特征方程为：λ2-1.2λ+0.2=0，解得λ1=1，λ2=0.2，由于λ1=1，所以不平稳。
MA(q )模型121.10.24t t t t X εεε--=-+，则移动平均部分的特征根----可逆性；p88 所谓可逆性，就是指将MA 过程转化成对应的AR 过程 MA 可逆的条件是其逆特征方程的根全部落在单位圆外， 即1+θ1ｚ1+θ2ｚ²+…+θp ｚp =0，│ｚ│>1，此题q 为2，逆特征方程为：1-1.1ｚ+0.24ｚ²=0，解得：Z=AR （p ） MA （q ） ARMA （p ，q ） ACF 拖尾 q 期后截尾 拖尾 PACF P 期后截尾 拖尾 拖尾 若一序列满足ARIMA( p , d , q )模型(d > 0) , 则此序列平稳吗？答：平稳，因为ARIMA( p , d , q )模型表表示经过d 次差分后的序列，其必定是平稳时间序列。
二、填空题（每题2分，共20分）。
平稳时间序列的特点：平稳时间序列的特征方程的单位根的绝对值都小于1,逆特征方程的根的绝对值都大于1。
（i ）E （yt ）=μ为不变的常数；（ii ） Var （yt ）=σ²为不变的常数；（iii ） γj =E[y t -μ][y t-j -μ]，j=0，±1，,2，… （j 为相隔的阶数）ARMA 所对应的AR 特征方程为？其MA 逆特征方程为？ 对于自回归移动平均过程ARMA （p ，q ）：y t =c+α1y t-1 +α2 y t -2+…+αpy t-p +εt +θ1εt+θ2εt-2+…+θq εt-q ，其对应的AR 的特征方程为：λp -α1λp-1-α2λp-2-…-αp =0，MA 的逆特征方程为：1+θ1ｚ1+θ2ｚ²+…+θp ｚp =0已知AR （1）模型为：),0(~，x 7.02x 2t t 1-t t εσεεWN ++=，则)(t x E =20/3 ,偏自相关系数11φ= 0.7 。
设{}x t 为一时间序列，B 为延迟算子，则=t 2y B y t -2 。
如果观察序列的时序图平稳，并且该序列的自相关图拖尾，偏相关图1阶截尾，则选用什么ARMA 模型来拟合该序列？ARMA 模型包括：AR （）,MA （）.ARMA （）。
AR （p ） MA （q ） ARMA （p ，q ） ACF 拖尾 q 期后截尾 拖尾 PACF P 期后截尾 拖尾 拖尾条件异方差模型记号: ARCH(p),GARCH(p ，q),GARCH-in-Mean,TGARCH,EGARCH,PGARCH,CGARCH,三、计算题（ 共4小题，每小题5分，共20分） P57 运用滞后算子得出其逆特征方程1-α1ｚ1-α2ｚ²-…-αp ｚp=0。
或用特征方程：：λp -α1λp-1-α2λp-2-…-αp =0例p57（1）.y t =1.2y t-1-0.2y t-2+εt ，为二阶差分，其特征方程为：λ2-1.2λ+0.2=0，解得λ1=1，λ2=0.2，由于λ1=1，所以不平稳。
为一阶单整。
对下列ARIMA 模型，求)(t Y E ∇和)(t Y Var ∇。
1175.03---++=t t t t e e Y Y （t e 为零均值、方差为2e σ的白噪声序列）关于上面答案的分析：var 表示方差，因为白噪音为均值为零、相关系数 cov （y t ，y t-j ）=0也为零，又方差为2e σ，所以得到以上运算结果； 注意方差的运算及性质：1．设C 为常数，则D(C) = 0（常数无波动）； 2．D(CX)=C 2D(X) （常数平方提取）；3.当X 与Y 相互独立时，D(X±Y)=D(X)+D(Y)4.当X 与Y 不独立时，D(X±Y)=D(X)+D(Y)+cov （X,Y ）⎪⎩⎪⎨⎧=+=-+=∇=-+=∇--222111625)75.01()75.03()(3)75.03()(e e t t t t t t e e Var Y Var e e E Y E σσ对于ARMA 过程 写出其自回归部分ar()及移动平均部分 ma()的特征方程，并求出其各自的特征根，进而判断所给定的过程是否稳定？是否可逆？ 对于自回归移动平均过程ARMA （p ，q ）：y t =c+α1 y t-1 +α2 y t -2+…+αp y t-p +εt +θ1εt+θ2εt-2+…+θq εt-q ，其对应的AR 的特征方程为：λp -α1λp-1-α2λp-2-…-αp =0，MA的逆特征方程为：1+θ1ｚ1+θ2ｚ²+…+θp ｚp=0。
因为ARMA 模型中MA 一定平稳，所以若AR 平稳则ARMA 平稳，即AR 的特征方程的根全都小于零。
假定某公司的年销售额（单位：百万美元)符合AR(2)模型：,4.0621t t t t e Y Y Y +-+=-- 其中12=e σ。
2005年、2006年和2007年的销售额分别是800万美元，1000万美元和1200万美元，预测2008年和2009年的销售额。
Y 2008=6+Y 2007-0.4Y 2006=806（万美元）；Y 2009=6+Y 2008-0.4Y 2007=332（万美元）四、证明题（16分） P111考虑MA （2）模型 y t=εt -θ1εt-1-θ2εt-2（a ） 求出y t 的均值与方差。
答：E （y t ）=E （εt -θ1εt-1-θ2εt-2）=0，var （y t ）=γ0=E （y t -μ）²=（1+θ12+θ22）σ2五、 实验题（共8小题，每小题3分，共24分）1、序列 ,6.0321t t t t e Y Y Y +-+=--（t e 为零均值、方差为2e σ=2的白噪声序列）是平稳的，在Eviews 中可以生成此过程的数据来从图像上直观观察其平稳性，请写出该数据生成过程的Eviews 代码：smpl @first @first+1series y=0smpl @first+2 @lastseries y=3+y(-1) -0.6*y(-2)+@sqrt(2)*nrndsmpl @first @last2、给出ARMA模型的建模流程。
（a）识别（b）估计（c）诊断（d）预测3、已知某序列的时序图如下:试问此序列平稳吗?4.单位根检验可用来判断序列是否是平稳的，下面是某序列的单位根检验结果，试问此序列平稳吗?5. 已知某平稳序列的样本自相关和样本偏相关函数的图像如下:试问应判定此序列是何种序列?即对ARMA(p, q) 模型进行定阶，确定具体是何种模型？6. 已判定某序列y 满足下列模型:试问对模型中参数作估计时, 在执行操作Quick\Estimate Equation 后出现的Equation Estimation 窗口中应输入什么命令？应输入：c ar（） ar（）如果是在Commmand命令窗口直接操作，又应输入什么命令？应输入 LS c ar（） ar（）7、某时间系列进行ARMA(p, q) 模型建模后，检验其残差结果如下：请根据此检验结果回答该模型残差检验是否通过？模型是否是合适的？型AICA ARIMA(0,1,1)模型：24.3B Auto－Regressive模型一：26.8C Auto－Regressive模型二：25.6AIC越小越好，所以 A优于C优于B。