金融时间序列是以日期或者时间为索引的数据,它是对某一金融变量在一段时间内的取值进行测量和记录的序列数据。这些金融变量可以是股票价格、汇率、利率等。 而金融时间序列分析是一种运用数学、统计学方法与电脑技术的手段,以建立经济计量模型为主要目的来研究金融时间序列的一门学科。它主要用来定量分析和研究具有随机性...
《金融时间序列分析》主要介绍了计量经济学和统计学文献中出现的金融计量方法方面的最新进展,强调实例和数据分析。特别是包含当前的研究热点,如风险值、高频数据分析和马尔町夫链蒙特卡罗方法等。主要内容包括:金融时间序列数据的基本特征,神经网络,非线性方法,使用跳跃扩散方程进行衍生产品的定价,采用极值理论计算风险值,带...
金融时间序列分析是指对金融市场中的数据进行处理和分析,以便预测未来的价格走势和风险变动。它是金融领域中的一种重要方法,通过对历史数据的分析,可以揭示市场的规律和趋势,为投资者和分析师提供决策依据。 二、应用领域 金融时间序列分析广泛应用于金融市场的各个领域。其中,股票市场是应用最为广泛的领域之一。投资者...
在投资学专业中，学习应用金融时间序列分析方法进行预测是一项既重要又充满挑战的任务。正如沃伦·巴菲特所说：“投资的第一条准则是不要赔钱；第二条准则是永远不要忘记第一条。”在学习和应用时间序列分析方法时，学生们需要始终保持谨慎和理性的态度，不断积累经验和知识，以提高自己的预测能力和投资决策水平。通过...
本篇一、二节为书《金融时间序列分析》第二、三章的自学笔记,包括线性时间序列与条件异方差模型,供个人学习所用,想具体了解细节与推导的直接看原版书会更好点 第三节为python库statsmodels.tsa的部分常用性代码的讲解 欢迎交流与指正~ 一.线性时间序列 1.平稳性 严平稳:时间序列{rt}称为严平稳的,如果对所有的...
本文介绍时间序列分析中的GARCH 模型,阐述使用 mean model 和 volatility model 对收益率序列联合建模的方法。 1 引言 两年前,我们推出了《写给你的金融时间序列分析》系列,通过四篇文章介绍了金融数据时序分析建模的基础知识。这四篇文章的内容分别为: 基础篇:介绍金融时序特性和进行时间序列分析的目的;解释时间序列分...
本文将介绍几种常见的金融市场时间序列分析方法。 一、移动平均模型 移动平均模型是最简单的时间序列预测方法之一,它基于假设未来的观测值是过去一段时间内的平均值。通常,移动平均模型可以分为简单移动平均和加权移动平均两种。简单移动平均以相等权重对过去n个时期的观测值进行求平均,而加权移动平均则根据历史数据的...