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作　　者：潘红宇编著内容简介全书包括七章。第一章金融和统计基本概念。第二章时间序列数据回归模型，第三章确定性时间序列分析，第四章平稳线性ARMA模型。第五章波动率模型，第六章非平稳时间序列模型，第七章模拟 ...
作　　者： 潘红宇 编著
全书包括七章。第一章金融和统计基本概念。第二章时间序列数据回归模型，第三章确定性时间序列分析，第四章平稳线性ARMA模型。第五章波动率模型，第六章非平稳时间序列模型，第七章模拟。本教材由浅入深，循序渐进，以应用为主。提供了大量金融领域使用的案例。每章配有本章要点，关键词和需要掌握的内容。每章后配有思考题和上机练习题，同时提供大量数据以方便练习。每章都提供相应的Eviews5．O操作指南。本教材还提供配套的PPT和试卷。
本书是高等院校经管类本科，研究生的首选教材。也可作为金融时间序列，计量经济学相关领域学者的参考读物。
第一章 金融和统计基本概念　
　第一节 收益率　
　第二节 正态分布和对数正态分布　
　第三节 描述统计　
　第四节 协方差和相关系数　
第二章 时间序列数据回归模型　
　第一节 经典线性回归模型　
　第二节 时间序列数据回归模型的假设条件　
　第三节 动态计量经济模型　
　第四节 模型的评价和修改　
第三章 确定性时间序列分析　
　第一节 时间序列的分解　
　第二节 平滑方法　
　第三节 拟合趋势　
　第四节 趋势和季节调整　
第四章 平稳线性ARMA模型　
　第一节 随机过程的基本概念　
　第二节 ARMA模型与相应平稳随机过程　
　第三节 线性ARMA模型的建立　
　第四节 预测　
　第五节 季节性ARMA模型　
第五章 波动率模型　
　第一节 波动率模型概述　
　第二节 自回归条件异方差模型（ARCH）　
　第三节 广义自回归条件异方差模型（ARCH）
　第四节 非对称条件异方差模型　
　第五节 ARCH-M模型　
　第六节 风险价值　
第六章 非平稳时间序列模型　
　第一节 趋势平稳过程和单位根过程　
　第二节 单位根检验　
　第三节 协整定义和性质　
　第四节 协整检验　
第七章 模拟　
　第一节 产生服从已知分布的随机数　
　第二节 模拟的使用　
　第三节 降低方差的方法　
　第四节 马尔可夫链蒙特卡罗模拟法　
(共14M，由于网速原因，有时可能不能一次性上传)
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时间序列分析和模型在金融应用方面的研究
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...金融学术研究网) .cn 教学目的: 1) 2) 能够掌握时间序列分析......
时间序列分析和模型在金融应用方面的研究
西交利物浦大学江苏苏州215020
要】本文简单介绍了时间序列分析和模型,分析了时间序列分析和模型在金融应用方面的作用,提出了时间序列分析和模型在金融方面的应用策略。
【关键词】时间序列分析　金融时间序列模型　分析方法　金融市场
一、时间序列分析和模型
时间序列分析及其模型是统计学、金融学等学科发展的结果。对金融分析、制定金融决策有重要意义。
1、金融市场的安全发展是保障整个市场经济平稳、安全、有效进行的关键。时间序列分析和模型的研究在提高金融分析效率方面有着重要作用。所谓时间序列是借助数学分析工具,将金融产品的收益率、收益率、价格、波动等方面的数据反映在不同时间维度上,通过时间先后顺序的排列来研究金融产品的未来的发展情况,又被称为金融时间序列。该方面的研究对经济的预测、宏观调控、资产定价等方面的工作有着重要意义。
2、时间序列分析模型是时间序列分析理论发展的产物。时间序列分析模型发展的较多,例如:传统的时间序列模型就有AR、MA、ARMA、ARIMA、ARCH、谱估计模型等模型。金融领域的时间序列分析模型的时间序列具有不平稳性、长记忆性、异方差性等特点。正是这些原因影响了传统的时间序列分析模型在金融领域的应用效果。结合各个模型的特点应用在不同的金融领域,对当前的金融分析还是有积极作用的。
可以采用数学中的分解计算算法对数据进行平滑处理,该方法又叫“去噪”,而且经过该方法处理后的模型在借助了小波方差和小波协方差的分析方法后,还有效增加了金融波动的长记忆性。小波分析方法与ARIMA模型的共同作用对提高金融时间序列分析效率极为有效,大大弥补了ARIMA模型的不足。小波动分析与ARIMA模型在研究证、股市市场有较好的效果。例如:金融市场价格变化、交易状况、投资者心理、供求关系等等。
2、重视ARCH模型金融时间序列分析中的拟合应用。ARCH又叫自回归条件异方差,是时间序列飞行的方法之一。ARCH模型结构为:
（1）（2）（3）
ARCH模型对通货膨胀、收益风险、价格的不确定性因素等等随时间因素变化的情况有较好的研究效果。因此,在分析金融这些方面的金融指标时最好选择ARCH模型,并重视条件方差分析分析方法与该模型的拟合应用。国内在方面的研究还是比较深入的,在该模型的基础上已经发展了ARCH-M模型、TARCH模型、EGARCH模型、IGARCH模型等几十种实用的模型。
3、重视谱估计模型在时间序列分析中的应用。统计学数学分析方法是建立在多次重复试验的基础上,收集数据寻找数据规律的。在数学计算处理与金融相互结合的过程中,发现金融活动是不可能重复。也就是说人们不肯能让一种金融活动重复几次,然后在收集数据。为了解决金融的这一特殊性,提出了谱估计模型时间序列分析方法。该模型的提出在风险控制方面发挥了重要作用,有效避免了传统统计方法在时间序列风险方面的不足。在谱估计模型分析中采用的是频谱分析法。商业银行或银监局在管理金融风险时建议采用该模型。谱估计模型在预测银行体系的金融风险方面有较好的分析应用效果。
二、时间序列分析和模型在金融应用方面的作用
时间序列分析好模型在金融领域的应用反映了金融管理水平的提升。时间序列分析好模型的应用的金融事业的发展有重要意义。
1、预测金融市场的发展趋势。随着经济发展,国内越来越多的家庭有了一定的富裕资金,从事和参与金融交易活动的人越来越多。同时,我们也不得不看到金融市场是一个风险极大的交易市场。为了保障资金安全,需要通过更多的数据预测和分析金融市场的发展趋势,以此来帮助投资人做出正确的决策。时间序列分析及模型工具的使用呈现了金融产品的市场变化规律,以此帮助人们找出金融市场的变化规律,科学预测金融市场的变化情况,趋利避害。
2、提高了金融市场分析的科学性。时间序列分析及模型是建立在统计学、金融学等学科基础上的。尤其是引入了统计学的数学工具,使金融分析过程严谨而科学。提高数据说话直接反应了金融产品和金融市场的真实情况,帮助投资者正确认识当前的金融市场发展现状。当前金融市场中充斥着各种虚假信息,误导社会大众的投资行为。在这样的背景下,重视时间序列分析及其模型的应用可以为金融投资人的理性思考、辨别提供准确的数据支持。在当前国内金融市场,时间序列分析及模型的应用研究已经在金融市场被广泛应用了。
金融是一个国家、民族发展的重要经济内容,随着经济发展金融逐渐褪去神秘面纱走进百姓生活。在这样的环境背景,做好金融市场的管理对维持社会安定、保障经济发展有着重要意义。时间序列分析和模型的应用大大提高了金融市场管理的科学性,重视和推广相关技术的应用是非常必要的,相信该方面的研究成果对金融市场的完善有着重要价值。
[1]薛超,李星野,雷蕾.沪深港股市相关性的小波分析[J].数学的实践与认识,）.
[2]潘红宇.时间序列分析[M].北京:对外经济贸易大学出版社,2005.[3]刘晓曙,郑振龙.商业银行VaR模型预测能力的验证[J].当代财经,2007（08）.
三、时间序列分析和模型在金融方面的应用策略
时间序列分析和模型在金融方面的应用对金融市场发展有重要作用,重视相关技术在金融实践方面的应用研究是非常关键的。
1、小波分析和金融序列分析模型叠加应用。首先,常见的时间序列分析模型有AR、MA、ARMA和ARIMA。其中AR、MA、ARMA模型金融领域的应用并不成熟。ARIMA模型还算是比较成熟的一种模型,因此一般情况下会选择使用ARIMA模型。ARIMA模型为:
ux),0≤T≤n-
ARIMA模型的优点是效果较好,缺点是对时间序列的平稳性要求较高。对于具有不平稳时间序列特征的金融
面在应用ARIMA模型时
232EconomicVision2014.1
共1页(1/1)
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海淀分局备案编号人民邮电出版社优秀图书：金融时间序列分析(第3版)
图灵数学·统计学丛书