《金融时间序列分析》讲义 主讲教师：徐占东 登录：https://www.doczj.com/doc/84840800.html,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）https://www.doczj.com/doc/84840800.html,
17．（Journal of Finance）https://www.doczj.com/doc/84840800.html, 18．（中国金融学术研究网） https://www.doczj.com/doc/84840800.html, 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。
时间序列分析在金融市场价格波动分析中应用
B 题 金融市场价格波动分析 摘要 本文基于),,(q d p ARIMA 模型以及GARCH 模型结合数据图法，自相关函数检验法，差分法，借助SAS 软件和views E 软件建立数学模型，针对金融市场特性与走势并检验金融指数序列的平稳性及波动性，分析不同金融市场的风险并进行拟合与预测，并对不同金融市场的波动溢出等问题进行了检验与分析，最后给出了结论。 对于问题一，我们直接运用数据图法对纽约道琼斯指数进行分析。通过运 用SAS 软件编程得到2012年纽约道琼斯连续两百天的收盘指数时序图，得出道琼斯指数呈现循环上升下降的特性，总体呈现上升的走势。 对于问题二，我们运用GARCH 模型与自相关函数检验法对道琼斯指数进行指数序列的波动性及平稳性检验。通过建立GARCH 模型并结合views E 给出了波动性检验表，最后得出了过去的波动对未来的影响是逐渐减小的结论。运用自相关函数检验法，用SAS 程序得出道琼斯指数序列的自相关图，通过对自相关图的分析，我们得出金融时间序列存在一定的非平稳性。 对于问题三，我们运用差分法对道琼斯价格指数进行平稳化处理和白噪声 检验。我们先对先对时间序列进行一阶差分运算，然后用SAS 画出时序图，判断出经过一阶差分后的时间序列为平稳的，并且用自相关函数检验法进行检验再次验证了一阶差分后的时间序列为平稳的，即完成了平稳化处理。 对于问题四，我们建立),,(q d p ARIMA 模型通过SAS 程序对道琼斯价格指数与上证指数进行拟合，然后进行了模型的适应性检验、参数的显著性检验和残
差的白噪声检验并且都通过了，最后对两个股市指数进行了未来五个时刻的预测并且给出了区域，预测效果比较好。 对于问题五，我们运用GARCH模型通过views E对道琼斯股市和上证股市两个市场的波动是否存在波动溢出进行了分析。通过对提取的条件方差GARCH01和GARCH02进行ranger G因果检验最后得出了两个股票市场不存在明显的溢出效应的结论。 关键词：金融指数自相关函数检验差分法) p d ARIMA模型SAS (q , , G因果检验 views E GARCH模型ranger 一.问题重述 2008年全球金融危机昭示了金融市场价格波动的严重后果。金融时间序列收益率序列的波动是动态变化的，是不可知，或可知但不可测。不同金融市场的波动还存在波动溢出。 请收集不同金融市场的指标数据（如上海、深圳、新加坡、纽约等地的股市指数）进行如下建模与分析： 1、单个分析金融市场的特性与走势 2、分析与检验金融指数序列的平稳性及波动性 3、根据价格波动性，进行平稳化处理 4、分析每个市场的风险，并进行拟合和预测 5、请讨论多个不同金融市场之间的波动溢出问题 二．问题分析
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。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。。时间序列的特点: (1) 序列中的数据依赖于时间顺序；(2) 序列中每个数据的取值具有一定的随机性；(3)序列中前后的数值有一定的相关性----系统的动态规律(4) 序列整体上呈现某种趋势性或周期性。。研究时间序列的意义通过对时间序列的分析和研究，认识系统的结构特征（如趋势的类型，周期波动的周期、振幅，等等）；揭示系统的运行规律；进而预测或控制系统的未来行为，或修正和重新设计系统（如改变参数、周期等）按照新的结构运行。时间序列分析根据时间序列所包含的历史行为的信息，寻找相应系统的内在统计特征和发时间序列分析。展变化规律性的整个方法，称为时间序列分析注：时间序列分析是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法，是统计学的一个分支。。时间序列分析的类型(详见P7) 。确定性时序分析：设
应用时间序列分析实验报告
单位根检验输出结果如下：序列x的单位根检验结果：
1967 58.8 53.4 1968 57.6 50.9 1969 59.8 47.2 1970 56.8 56.1 1971 68.5 52.4 1972 82.9 64.0 1973 116.9 103.6 1974 139.4 152.8 1975 143.0 147.4 1976 134.8 129.3 1977 139.7 132.8 1978 167.6 187.4 1979 211.7 242.9 1980 271.2 298.8 1981 367.6 367.7 1982 413.8 357.5 1983 438.3 421.8 1984 580.5 620.5 1985 808.9 1257.8 1986 1082.1 1498.3 1987 1470.0 1614.2 1988 1766.7 2055.1 1989 1956.0 2199.9 1990 2985.8 2574.3 1991 3827.1 3398.7 1992 4676.3 4443.3 1993 5284.8 5986.2 1994 10421.8 9960.1 1995 12451.8 11048.1 1996 12576.4 11557.4 1997 15160.7 11806.5 1998 15223.6 11626.1 1999 16159.8 13736.5 2000 20634.4 18638.8 2001 22024.4 20159.2 2002 26947.9 24430.3 2003 36287.9 34195.6 2004 49103.3 46435.8 2005 62648.1 54273.7 2006 77594.6 63376.9 2007 93455.6 73284.6 2008 100394.9 79526.5 run; proc gplot; plot x*t=1 y*t=2/overlay; symbol1c=black i=join v=none; symbol2c=red i=join v=none w=2l=2; run; proc arima data=example6_4; identify var=x stationarity=(adf=1); identify var=y stationarity=(adf=1); run; proc arima; identify var=y crrosscorr=x; estimate methed=ml input=x plot; forecast lead=0id=t out=out; proc aima data=out; identify varresidual stationarity=(adf=2); run;
财务金融建模实训报告 一、实训时间：2013年6月19日——2013年7月12日 二、实训目的： 财务金融建模课程是以经济学为理论基石，以资本市场为背景，以现代公司制企业为对象，着重研究企业的资本筹集、资本运用及收益分配问题。该实训的特色在于通过案例，清楚、简明地说明财务模型的EXCEL处理。 我们学习财务金融建模并付诸实践的目的就是为了在学习了财务、金融的有关理论之后，对这些财务模型有一个更全面、更直观的理解，并且能够更好的运用EXCEL 软件来帮助我们今后的学习和工作。 三、实训内容 （一）、EXCEL基本操作 1.设计电子表格（格式设置、美化等） 2.数据导入、排序、筛选、分类汇总 3.数据分析及插入图表 4.运用求和、平均值、最大值、最小值等常见函数 （二）、货币时间价值及理财规划基础 货币时间价值是理财规划过程中经常使用的重要工具,是金融理财的计算基础。 货币时间价值是指货币经历一定时间的投资和再投资所增加的价值，也称资金的时间价值。从经济学观点来说：同量货币在不同时间的价值是不相等的，货币持有者假如放弃现在使用此货币的机会，就可以在将来换取按其所放弃时间的长短来计算货币的时间价值，也就是我们常说的今天的一元钱比未来的一元钱更值钱。 货币能够增值，首要的原因在于它是资本的一种形式，可以作为资本投放到企业的生产经营当中，经过一段时间的资本循环后，会产生利润。每完成一次循环，货币就增加一定数额，周转的次数越多，增值额就越大。因此，随着时间的延续，货币总量在循环和周转中按几何级数增长，使得货币具有时间价值。 货币时间价值产生的原因是：由于货币直接或间接地参与了社会资本周转，从而获得了价值增值。货币时间价值的实质就是货币周转使用后的增值额。 衡量货币时间价值：银行的储蓄存款利率都是按照单利计算的。所谓单利，就是只计算本金在投资期限内的时间价值（利息），而不计算利息的利息。 单利的计算方法：单利利率） 本利和（单利）＝本金? ?1 + 借贷期数 （ 所谓复利，是指在每经过一个计息期后，都要将所获得的利息加入本金，以此为基础计算下期的利息，即以利生利，也就是俗称的“利滚利”。 复利的计算方法：借贷期数 ?1 本利和（复利）＝本金+ 复利利率） （ 货币资金在不同时间点的价值有三个变量：现值、终值和年金。 现值（PV）是未来的资金按照一定利率折算而成的当前价值。这种折算过程称为贴现，计算现值的利率称为贴现率。在投资分析领域，用贴现的方法计算投资方案现金流量现值的方法是一种最基本的分析方法，通常称为贴现现金流量法(DCF)。 终值(FV)是本金按照给定利率在若干计息期后按复利计算的本利和。终值是基于复利计息而计算出来的，终值与复利是一对对应的概念。 相关公式：现值的计算公式：FV=PV*(1+r)?n 终值的计算公式：FV=PV*(1+r)n 计算终值和现值FV(rate,nper,0,pv,type) PV(rate,nper,0,fv,type) 计算利率和期数RATE(nper,0,pv,fv,type,guess)
《金融建模与计算》课程教学大纲 课程编号：0712020235 课程基本情况： 1. 课程名称：金融建模与计算 2. 英文名称：Financial Modeling and Computing 3. 课程属性：专业选修课 4. 学分：3 总学时：51 5. 适用专业：应用统计学 6. 先修课程：数学分析、概率论与数理统计 7. 考核形式：考查 一、本课程的性质、地位和意义 《金融建模与计算》是应用统计学专业的一门专业选修课，《金融建模与计算》这门课程是以解决金融研究和实际问题为出发点，给出了算法和实现程序，选择SAS软件作为应用平台，要求学生有金融学、概率统计基础和SAS编程技能。课程分为三个部分：金融学基础指标计算实验、风险度量实验和金融产品定价实验，每个部分包括三个模块：金融理论与模型、算法实现及计算程序，该课程注重模型及其算法的介绍，旨在提高学生实际应用数学知识的能力。 二、教学目的与要求 通过对金融建模与计算的学习，使得学生掌握金融学基础指标计算实验、风险度量实验和金融产品定价实验三个部分的金融理论与模型及其对应的SAS算法实现和计算程序，在金融理论、实务和统计模型的基础上，更深入到如何实现和应用。 三、课程教学内容及学时安排 按照教学方案安排，本课程安排在第6学期讲授，其中课内讲授29学时，实践课22学时，具体讲授内容及学时安排见下表： 1. 参考教材 廖文辉，张学奇编著，金融计算与建模实验，经济科学出版社，2010 2. 参考书目 [1] 朱世武主编，金融计算与建模：理论、算法与SAS程序，清华大学出版社，2007 [2] 朱顺泉主编，金融财务建模与计算，电子工业出版社2009 第1部分金融学基础指标计算实验(20学时) 【教学目的与要求】 1. 理解股票收益、固定证券收益、收益波动等相关概念； 2. 掌握各类收益率计算的金融理论与模型； 3. 掌握各类收益率计算的算法实现及其计算程序. 【教学重点】 1. 股票收益、固定证券收益、收益波动等相关概念；
广东省高校金融建模大赛竞赛章程 第一条总则 第三届广东大学生金融建模大赛暨粤沪两地联谊赛（以下简称竞赛）是面向粤沪两地高校大学生开展的金融建模大赛。竞赛围绕金融领域热点，以金融应用服务为目标，拓展学生应用能力，发现潜能激发学习兴趣，增强金融教育的社会适用性。 第二条竞赛内容 竞赛题目：利用2007-2013的股票市场数据，做出能在股票市场盈利的量化对冲策略。 评分依据：侧重模型量化方法的多样性与创新性。依据年化收益率、最大回撤、夏普比率、胜率、品种通用性等指标进行综合评比。要求参赛者提交论文、模型测试报告、量化模型的源码（Python编写）和收益率曲线变化图。参加复赛同学才需提交大赛论文，文档格式及测试报告要素可在大赛官网下载中心下载。凡未能按照竞赛组委会要求的格式提供参赛模型的，一律按弃赛处理。 第三条竞赛形式、规则和纪律 1. 竞赛题目以大赛官网发布的统一试题为准，参赛团队或个人需独立写作，提交作品，组委会对提交的作品进行集中评审。 2．参赛选手可选择1名指导教师进行赛前辅导和参赛
组织工作。 3．竞赛期间参赛队员可以参阅各种资料，但不能抄袭。参赛队员必须讲究诚信，发现违纪行为，竞赛委员会将严肃处理，雷同参赛模型一律视为废卷。 4．竞赛开始后，赛题将公布在指定的网址供参赛队选择下载，参赛队在规定时间内完成参赛模型，并准时将参赛模型按指定方式提交。迟交的参赛模型不能参加评审。 5．各校竞赛组织者负责竞赛的组织和纪律监督工作，保证本竞赛的规范性和公正性。 第四条组织形式 竞赛由团省委、省教育厅、省科技厅、省科协、省学联联合主办，广东金融学院、上海财经大学联合承办，凯纳资本、广发证券联合协办。主办单位负责发布比赛通知、编制表彰文件并制作获奖证书；承办单位负责发动、报名、拟定赛题、审阅和评奖、举办颁奖仪式、发放获奖证书等；各高校团委负责本校的宣传、发动、报名、监管等工作。 第五条奖项设置 竞赛组委会组织。奖项设置分为一等奖、二等奖、三等奖。 第六条异议期制度 竞赛获奖名单公示之日起的一个星期内，任何个人和单位可以提出异议，由竞赛委员会负责受理。受理异议的重点是违反竞赛比赛规则的行为，不公正的评阅等。异议须以书
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；△ ｋ X t =△ ｋ-1 X t -△ ｋ-1 X 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 ｐ εt =εt-ｐ AR （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+θ1ｚ 1 +θ2ｚ2+…+θp ｚp =0，│ｚ│>1， 此题q 为2，逆特征方程为：1-1.1ｚ+0.24ｚ2=0，
内蒙古财经学院2011——2012学年第1学期 《金融时间序列分析》试卷答案 一、填空题（1分*15空=15分） 1. ，。 q -t 1-t 1t p t p 2t 21-t 1t x x x x εθεθεφφφq ---++++=-- q θθφφφ、、，、 、 1p 212. 描述性； 3. ，0,1,0； t t t x x ε+=-1 4. 平稳性检验，纯随机性检验； 5. ?p x t =(1?B)p x t ，?k x t =(1?B k )x t ；6. 宽平稳，严平稳，宽平稳； 7. 自回归 二、不定项选择题（2分*5题=10分） 1、A C 2、A B D 3、A B 4、A B CD 5、A B D 三、判断并说明理由（2题*5分=10分） 1、如果一个时间序列宽平稳，则它肯定不是严平稳；如果一个时间序列严平稳，则它一定是宽平稳。 答：说法是错误的。（1分） 严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，该定义表明，一个序列的所有统计均平稳时，该序列才是平稳的。而宽平稳则是条件宽松的平稳性定义，即只要求序列的二阶矩平稳，则序列就是平稳的。由定义可知，在一般情况下，如果一个时间序列是宽平稳的，则它肯定不是严平稳的；如果一个时间序列是严平稳的，则它一定是宽平稳的。 （2分） 但两种情况各有例外，如多元正态分布，二阶矩包括所有统计性质，所以对于服从多元正态分布的序列，宽平稳也是严平稳；再比如柯西分布不存在二阶矩，因此如果一个序列服从柯西分布，且为严平稳，但却推不出其为宽平稳。确切的说应该是对于存在二阶矩的序列，严平稳才能推出宽平稳。（2分） 2、差分运算的实质是使用自回归的方式提取确定性信息 答：说法是正确的。（5分） 四、简答题：（25分） 1、简述平稳序列的建模步骤（7分） 答：（1）时间序列分析的第一步是获得观察值序列，然后对这个序列进行平稳性检验，对平稳的序列进行纯随机性检验，如果是纯随机序列，分析结束；如果不是纯随机序列，选择模型拟合该序列； （2）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF ）和样本偏自相关系数（PACF ）的值。 （3）根据平稳非纯随机序列的自相关图和偏自相关图，选择阶数适当的ARMA （p,d ）模型进行拟合； （4）利用一定的方法估计模型中的参数，即模型估计； （5）检验模型的有效性。如果拟合模型通不过检验，转向步骤（2），重新选择模型再拟合。 （6）模型优化。在通过检验的模型中选择相对最有模型，即模型优化； （7）利用相对最优模型对序列未来值进行预测。 2、答：（1）wold 分解定理：对于任何一个离散平稳过程它都可以分解为两个不相关的平稳序列之}{t x 和，其中一个为确定性的，另一个为随机性的，不妨记作 t t t V x ξ+=
金融建模作业
Lab1 1.r<-15 > A<-pi*r^2 > A [1] 706.8583 2.>r<-c(1:100) > r [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 [19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 [37] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 [55] 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 [73] 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 [91] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 > A<-pi*r^2 > A [1] 3.141593 12.566371 28.274334 50.265482 78.539816 [6] 113.097336 153.938040 201.061930 254.469005 314.159265 [11] 380.132711 452.389342 530.929158 615.752160 706.858347 [16] 804.247719 907.920277 1017.876020 1134.114948 1256.637061 [21] 1385.442360 1520.530844 1661.902514 1809.557368 1963.495408 [26] 2123.716634 2290.221044 2463.008640 2642.079422 2827.433388 [31] 3019.070540 3216.990877 3421.194400 3631.681108 3848.451001 [36] 4071.504079 4300.840343 4536.459792 4778.362426 5026.548246 [41] 5281.017251 5541.769441 5808.804816 6082.123377 6361.725124 [46] 6647.610055 6939.778172 7238.229474 7542.963961 7853.981634 [51] 8171.282492 8494.866535 8824.733764 9160.884178 9503.317777 [56] 9852.034562 10207.034532 10568.317687 10935.884027 11309.733553
（1）判断原序列平稳性 观察时序图，该序列在不同的阶段有不同的均值，表现出一定的周期性，初步判断不平稳。继续观察自相关图，由图可以清晰看到，序列自相关函数下降趋势缓慢，没有快速衰减至0，判断其不平稳。 该序列三种模型的分别为0.9104、0.6981、0.4589，均大于0.05，不能拒绝有单 位根的原假设，因此是非平稳序列。需要进行处理后再进行建模。
（2）差分序列平稳性检验 对原序列进行一次差分，再对其进行平稳性检验。观察其时序图，该序列的时序图都表现出围绕其水平均值不断波动的过程，没有明显的趋势或周期性，粗略估计是平稳时间序列。再观察其自相关函数图。自相关系数快速衰减到0，在虚线范围内波动，没有明显的波动、发散，判断为平稳序列。 模型3与模型2的伴随概率为0，拒绝有单位根的原假设，说明序列是平稳的。但模型3的时间趋势项的伴随概率为0.1789，常数项的伴随概率0.3504，在显著性水平0.05情况下不显著，故不选用。而模型2的常数项的伴随概率为0.6608，也不显著，不选用。因此模型1是最合适的模型，不含有常数项和时间趋势项。
（3）模型的参数估计及模型的诊断检验 观察自相关图最后两列可以看到，Q检验的伴随概率均小于0.05，拒绝没有自相关性的原假设，因此该序列不是白噪声序列，没有把信息都提取出来。接下来将尝试使用AR（１）、AR（２）、AR（3）、MA（１）、ARMA（1，1）、ARMA（2，1）模型进行拟合。 （1）AR（1）： 该模型各项显著，故对其进行残差项白噪声检验，观察Q检验及其伴随概率，在显著性水平为0.05时，拒绝没有自相关性的原假设，不是白噪声序列，不选用。
《金融建模》课程设计指导书
[实验目的] 学习利用网上的相应资讯和股份公司财务资料，对公司的经营与财务状况进行分析，并对公司财务与经营业绩做出评价，运用自由现金流折现法对股票的价值进行评价。 [实验内容] 利用网上的相应资讯和股票行情软件，对上市公司股票的投资价值进行分析。 [实验原理、方法和手段] 运用有关财务管理、会计学与经营管理学知识，上网查阅研究资料，应用相关分析软件。 [实验条件] 计算机，互联网，证券行情分析软件。 [实验步骤] （一）打开网页搜索相应资讯资料或研究报告 从长期来看，影响上市公司价值的因素大致可以分为两大类：一类是外部因素，包括宏观经济运行趋势、行业发展前景以及证券市场运行状况等；另一类是内部因素，包括上市公司的成长性、财务状况、管理状况、营销状况等。在分析一家上市公司的投资价值时，应该从内、外因素入手，才能对上市公司有一个全面的认识。 （1）外部因素分析 1.宏观经济分析。宏观经济走向决定了证券市场的长期趋势。宏观经济因素对证券市场价格的影响是基础性的，也是全局性和长期性的。为了把握国内宏观经济的发展趋势，投资者有必要对一些重要的宏观经济运行指标给予关注。如：国内生产总值、通货膨胀、利率、汇率等。通常用国内生产总值的增长速度衡量经济增长率，而经济增长率的变化也反映了经济在经济周期的不同运行阶段；只有把握好宏观经济发展的大方向，才能较为准确的把握证券市场的总体变动趋势、判断整个证券市场的投资价值。 此外，还要适时关注货币政策和财政政策。国家对经济的干预是通过货币政策和财政政策来实现的。根据宏观经济运行状况的不同，政府可采取扩张的或紧缩的货币政策和财政政策，以促进经济快速增长，保持价格总水平的稳定。另外，政府为了改善国际贸易状况、促进国际收支平衡而对汇率政策进行的调整，也将对证券市场产生影响。 2.行业分析。众所周知，宏观经济周期一般经历四个阶段，即萧条、复苏、繁荣、衰退。由于不同行业对于经济周期的敏感性不同，其业绩可能会出现比较大的差异。根据行业与经济周期变化关系，我们可将行业分为成长型行业、周期
PART 1 TIME VALUE OF MONEY (1) Chapter 1 Single Cash Flow (1) 1.1 Present Value (1) 1.2 Future Value (2) Problems (3) Chapter 2 Annuity (4) 2.1 Present Value (4) 2.2 Future Value (5) 2.3 System of Four Annuity Variables (6) Problems (8) Chapter 3 NPV Using Constant Discounting (9) 3.1 Nominal Rate (9) 3.2 Real Rate (10) Problems (10) Chapter 4 NPV Using General Discounting (12) 4.1 Nominal Rate (12) 4.2 Real Rate (14) Problems (16) Chapter 5 Loan Amortization (17) 5.1 Basics (17) 5.2 Sensitivity Analysis (18) Problems (20)
CHAPTER 1 Single Cash Flow 1 PART 1 TIME VALUE OF MONEY Chapter 1 Single Cash Flow 1.1 Present Value Problem. A single cash flow of $1,000.00 will be received in 5 periods. For this cash flow, the appropriate discount rate / period is 6.0%. What is the present value of this single cash flow? Solution Strategy. We will calculate the present value of this single cash flow in three equivalent ways. First, we will calculate the present value using a time line, where each column corresponds to a period of calendar time. Second, we use a formula for the present value. Third, we use Excel’s PV function for the present value.
* Emanuel Derman是高盛公司数量策略部门的董事总经理。这篇文章是他在第十届全球风险年会上的讲演。 在任何一个领域，建立模型的目的是什么？比较清楚的是，模型的目的是用来预测未来或者控制未来。我在这里的任务就是预测一个关于预测未来的领域的未来。为了这个目标：我必须说明我们现在身处何地：什么模型现在正在起作用，为什么这些模型能够起作用。我的观点或许有点局限，因为我被作为一个自然科学家而不是一个经济学家培养，在过去的十年里，以为那些以交易复杂证券-大部分是衍生品-谋生的人开发模型和系统为乐，并以此谋生。这些工作非常有趣，这个领域虽然范围有限，但却是我了解麾尽的一个领域。 我首先将描述一下今天的衍生品交易环境：和大量分散的数据，信息和交易纪录做斗争，雄心勃勃地尝试用自然科学中的经典工具来描述各种现象背后的规律，有些时候获得了异乎寻常的成功。人们通常会担心模型风险，但我认为最大的风险来自运营过程，例如管理风险和操作风险而不是模型风险。 有这个印象之后。你就能理解为什么在高盛，除了建立模型，写文章和走访客户，我们这个有30个人的权益衍生品数量策略小组中，只有4到5个人参与建模工作：分离金融变量，研究它们之间的动态关系，用微分方程和统计相关度来描述这些关系，并解出这些问题，最后写程序实现这些解。 这些模型被怎样运用？简单来说，用来给做市商和私人交易的交易所期权和OTC期权定价；用来计算和对冲暴露在不同国家和货币的组合中的风险；用来转换报价到隐含波动率；用来建立结构衍生品；用系统来找出公平价格和市场价格之间的不同；对用来套利的公司金融工具进行估价和对冲。最后，为了估计公司级的在险价值；我们也用模型来直接检验非衍生证券。 模型是重要的，因为我们的应用建立在它之上，但是建构这些模型却只占用了很少的资源。为什么和程序员和系统架构者比起来，建模者会这么少？更有趣的是，为什么在权益市场中，建模者又要比在固定收益市场中少？ 衍生品和非线性 Stephon Ross教授在Palgrave Dictionary of Economics中这样表述："...期权定价理论不仅是金融学，而且是所有经济学中最成功的理论。"这一点看起来毫无疑问，但问题是：为什么这个理论会运作得这么好？我认为原因在于期权定价理论中的基本问题是为了对混合，非线性的证券进行定价，期权理论虽然精巧但却是并不完美的近似。我不认为那是一种缺点，交易员直觉地使用期权理论，以波动率或者概率的简单，线性变化来理解价格变化中复杂的，非线性的模式。他们把复合衍生品看做简单证券的组合。他们线性思考波动率和概率的变化，并且用模型转换为价格中的非线性变化。 在被交易的证券的现实世界中，Black,Scholes和Merton的假设很少能被严格满足。但是他们把复合衍生品看作股票和债券的组合的观点抓住了真理的核心，为模型的健壮性提供了基础。 同样的策略-把一些复杂的东西看作简单事物的非线性组合-是收益率曲线模型的基础，在这种思路下，
金融时间序列的线性模型——自回归R实例 例2.3 > setwd("C:/Users/Mr.Cheng/Desktop/课件/金融数据分析导论基于R/Dat aSets/ch2data")%设置工作目录 > da=read.table("q-gnp4710.txt",header=T) > head(da) Year Mon Dat VALUE 1 1947 1 1 238.1 2 1947 4 1 241.5 3 1947 7 1 245.6 4 1947 10 1 255.6 5 1948 1 1 261.7 6 1948 4 1 268.7 > G=da$VALUE > LG=log(G) > gnp=diff(LG) > dim(da) [1] 253 4 > tdx=c(1:253)/4+1947 %创建一个时间序列指数，从1947开始，每次增加一个季度，一共253个季度。 > par(mfcol=c(2,1))画两行一列的小图 > plot(tdx,LG,xlab='year',ylab='GNP',type="l
> plot(tdx[2:253],gnp,type='l',xlab='year',ylab='growth') > acf(gnp,lag=12)%画滞后12阶的对数增长率的自相关图 > pacf(gnp,lag=12)%画滞后12阶的对数增长率的偏自相关图
> m1=arima(gnp,order=c(3,0,0))%计算AR(3) > m1 Call: arima(x = gnp, order = c(3, 0, 0)) Coefficients: ar1 ar2 ar3 intercept 0.4386 0.2063 -0.1559 0.0163 s.e. 0.0620 0.0666 0.0626 0.0012 sigma^2 estimated as 9.549e-05: log likelihood = 808.56, aic = -1607.12 > tsdiag(m1,gof=12)%模型检验
中国海洋大学本科生课程大纲 一、课程介绍 1.课程描述（中英文）： 金融时间序列分析课程主要讲述时间序列分析方法在金融领域的应用，运用计量模型研究金融数据的特征，对金融市场主要指标进行分析、拟合及预测。课程内容包括：金融时间序列数据统计特征、线性平稳时间序列模型、波动率模型、非平稳时间序列模型、向量自回归模型等。通过课程学习，要求学生掌握金融时间序列数据的统计特征，金融计量的建模思想，能够利用这些理论方法并借助计算机软件对实际问题进行建模和分析，进而提升对数理金融知识的综合运用能力。 The course of financial time series analysis mainly focuses on the application of time series analysis method in the financial field. It applies econometric model to study the characteristics of financial data, and analyzes, fits and forecasts the main indicators of financial market. The course contents include: statistical characteristics of financial time series data, linear stationary time series model, volatility model, non-stationary time series model, vector autoregressive model, etc. Through the course study, students are required to master the statistical characteristics of financial time series data and the modeling idea of financial measurement, and be able to use these theoretical methods and computer software to model and analyze practical problems, so as to improve the comprehensive application ability of mathematical and financial knowledge. 2.设计思路： 本课程针对高年级金融学专业学生开设，旨在提升学生对于金融市场相关理论、统计建模及计算机软件的综合运用能力。课程内容的选取基于“学生掌握了概率统计及计量经济学相关内容”。课程内容包括理论介绍及案例分析，两个层面内容相辅相成。理论层面主要介绍金融时间序列数据统计特征、平稳及非平稳时间序列模型、波动率模型、向量自回归模型等；案例分析主要针对上述几大模块结合真实金融数据， - 1 -
2012 — 2013学年金融建模期末论文 论文题目美国股市与国际油价的联动性研究 课程代码及课序号 HON107 0 课程名称金融建模 学号 201042005 201042004 200941075 姓名刘强李建力钟悦 学院金融金融金融 专业金融工程金融工程金融 考试时间
对外经济贸易大学 2012-2013第二学期课程论文考试评分表 任课教师： 对外经济贸易大学教务处制
美国股市与国际油价的联动性研究 内容提要: 随着能源市场与金融市场的逐步融合，“能源—金融”生态的深刻影响，研究股票市场与国际油价之间的联动性关系有着十分重要的作用。本文采用计量经济学方法（包括单位根，协整，Granger因果性检验，DCC模型（收益率溢出，波动率溢出），分位数回归），来实证研究国际石油市场与股票市场的相互作用。利用1987年-2009年的BP500和布伦特原油期货数据，通过实证研究得出的主要结论是：两者之间存在长期的联动性，不存在短期的联动性，并且国际油价是股市的诱因。 关键词: 美国股市国际油价联动性 引言 随着经济的发展，能源市场与金融市场逐步走向融合，“能源—金融”生态成为深刻影响能源市场走向的关键变量，“能源金融”成为了重要的研究课题。这其中，能源信息变量和金融信息变量间的关系是有效规避能源金融风险，促进两大产业共生发展的重要前提。能源金融体系中，石油金融是重要的组成部分。石油资产成为金融资产，油价波动成为一种金融和货币现象，石油和金融的关联性日益增强。从实际来看，20世纪70年代以来，国际石油价格出现过四次大涨，分别是1973年、1979年，1990年和2007年，而这四次大的波动都伴随着金融经济领域的重要变化。2008年以来，金融危机席卷全球，由于金融危机通过影响经济增长抑制了石油需求，导致原油价格不断走低，同时也对原油生产造成了巨大的资金压力。这些现象表明：石油价格和金融变量间存在某种信息传递关系。股票价格作为重要的金融信息变量，具有影响消费、投资、金融稳定性的微观经济功能，也有影响整个经济货币关系的宏观经济功能。作为一种价格信息，在一个开放且稳定的市场环境中，国际油价的波动应该会对各国股票市场产生影响。 同时，全球金融市场的复苏及全球货币流动过剩，使得国际原油市场与股票市场之间的联动性逐年增强。因此对国际油价与美国股市的关联性研究，有了更加深刻的意义。通过二者联动性的研究，可以更加深入的从理论和实际两个方面，了解油价和股价之间的关系，并且可以通过一个因素的变动，来预测另一个因素的相关变动以及未来趋势。另外，美国拥有一个比较健全的金融体系，其股票市场比较成熟，监管相对完善，而中国股市相比之下还存在着许多问题。同时中国的石油定价机制采用的是挂钩国际油价的操作方法。该方法需要进一步的改革，以便于充分发挥价格对资源的配置作用。因此，研究国际油价与美国股市的关联性变动，可以借鉴学习一个比较完善的体系，从而引发对我国的思考，如何提高改善机制，使得能源的使用更为合理和符合经济规律。 一，文献回顾 石油价格对宏观经济的影响自20世纪70年代中期以来就一直是学术界所关注的问题，但学术界对于石油价格冲击对资本市场资源配置方面的研究却较为滞后。就石油价格与资本市场价格的关系而言，研究油价与股价关系的居多。初期的研究仅仅是将油价视为影响股票定价的因素，将其引入到变量因素模型中。1986年，Chen，Roll 和Ross利用套利定价理论（APT）的多因子模型把石油价格作为影响股价的一个因子，1995年，Ferson and Harvey使用相同的模型，利用1975－1989 年的月度数据，研究了全球18 个股票市场，发现石油价格风险因子对于各个股票市场具有不同程度的显著影响。而直接以油价和股价作为主要内容的研究