R时间序列初级培训课程

内容纲要：

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

 

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