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金融时间序列分析与R软件

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【课程详情】

培训目的:

(1)系统介绍时间序列理论和金融数据的实际分析,为学员奠定扎实的金融数量分析基础。

(2)让学员掌握SPLUS&R软件的实际编程操作,尤其是在实际的金融数据分析中的应用。

(3)为学员提供丰富的金融理论知识和金融英语专业词汇,学习国际化的金融课程。

(4)为学员提供丰富的金融案例分析,使基金公司.证券公司银行等金融机构等从业人员的金融数量分析更加游刃有余。


课程培训对象:

(1)基金公司.证券公司.期货公司.银行等金融机构从事金融数据分析的从业人员。

(2)从事时间序列分析和金融数量分析.金融工程等相关领域教学的高校教师。

(3)有志于从事基金.证券.银行等金融数量分析工作的学生,奠定扎实的数据分析实力。

(4)有志于学习时间序列分析和SPLUS&R软件的各界人士。


培训特色:

(1)本课程理论结合实际,更偏向于实际应用。每一讲都提供了几个实际的金融案例分析,并详细讲解软件的编程操作。

(2)深入浅出地讲解时间序列原理和金融理论。先详细介绍时间序列的原理,然后利用软件对金融数据进行分析,重点讲解对实际案例的分析,并对分析的结果从金融学角度进行分析解释。

(3)本课程主要采用国际上最受欢迎.最权威的教材,Ruey s. Tsay著《Analysis of Financial Time Series》,并辅之以潘家柱翻译的《 金融时间序列分析》,此外还补充引入了其他经典的时间序列分析教材和一些统计理论知识。

(4)本课程内容丰富全面,几乎介绍目前主流的时间序列分析方法,还介绍了金融计量方法方面的最新进展,强调实例和数据分析。

(5)本课程的学习以英文教材为主,深入讲解作者原汁原味的理论。学习本课程不仅可以学习时间序列分析的原理.金融理论.金融数据的实际分析.R软件的操作,此外还可以学会金融的英文术语,为以后从事于跨国金融机构的金融数据分析打下扎实的基础。

(6)SPLUS&R软件是国内外金融数量分析的主流软件之一,具有简单易学.功能强大.专业等特点。


金融时间序列分析与R软件 初级内容纲要:


第一部分:金融时间序列初级:


第一篇 金融时间序列特征与应用

1.资产收益率计算

2.资产收益率的分布特征

3.资产收益率分布应用

4.案例分析


第二篇 线性时间序列分析与应用

1.线性时间序列基本概念(包括平稳性.相关系数和自相关系数.白噪声.线性时间序列)

2.AR模型原理

3.AR模型参数估计与应用

4.MA模型与应用

5.ARMA模型与应用

6.单位根检验

7.季节模型与应用

8.时序误差模型和长记忆模型应用


第三篇 条件异方差模型与应用

1.条件异方差模型基本概念(包括波动率特征.模型结构等简介)

2.ARCH模型原理

3.ARCH模型应用分析

4.GARCH模型与应用

5.IGARCH和GARCH-M与应用

6.EGARCH模型与应用

7.TGARCH模型与应用


第四篇 多元时间序列分析与应用

1.弱平稳与交叉相关矩阵

2.多元混成检验

3.VAR模型原理

4.VAR模型案例分析

5.脉冲响应函数(IRF)


第五篇 主成分和因子分析在金融中的应用

1.单因子模型

2.多因子模型

3.基本面因子模型

4.主成分析及其在金融中的应用

5.因子分析原理

6.因子分析在金融中的应用



第二部分:金融时间序列中级:


第六篇 VaR与分位数回归

第一讲 VaR基本概念

第二讲 VaR RiskMetrics计算

第三讲 VaR计算的计量方法

第四讲 VaR计算的分位数方法

第五讲 分位数回归与应用

第六讲 基于分位数回归的VaR计算


第七篇 极值理论与VaR

第一讲 极值理论原理

第二讲 极值理论估计

第三讲 传统极值理论VaR计算

第四讲 传统极值理论VaR计算讨论

第五讲 传统极值理论的 return level

第六讲 POT极值理论原理

第七讲 POT极值理论参数估计

第八讲 POT极值理论VaR计算


第八篇 金融时间序列长记忆

第一讲 长记忆基本概念

第二讲 长记忆统计检验

第三讲 长记忆参数估计

第四讲 FARIMA

第五讲 SEMIFAR

第六讲 FIGARCH模型

第七讲 长记忆预测


第九篇 协整理论与应用

第一讲 伪回归概念及其后果

第二讲 协整理论及其在经济金融中应用

第三讲 误差修正模型

第四讲 基于残差的协整检验

第五讲 基于残差的协整检验2

第六讲 基于回归的协整检验和误差修正模型

第七讲 协整VAR基本概念

第八讲 Johansen协整检验

第九讲 协整向量检验实例分析

第十讲 协整VECM的估计

第十一讲 协整VECM的预测




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