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文档简介
1、金融时间序列分析金融时间序列分析 陆贵斌2012年年10月月基本思路基本思路v作为引入,先搞清楚时间序列;作为引入,先搞清楚时间序列;v分析时间序列的目的:挖掘背后的规律,分析时间序列的目的:挖掘背后的规律,以利于预测未来;以利于预测未来;内容内容 第1部分 前言第2部分 时间序列分析基础第3部分 matlab时序分析第4部分 金融时间序列分析第第1部分部分 前言前言 一、截面数据与时间序列数据一、截面数据与时间序列数据v 联系与区别 表表 2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表某社区家庭每月收入与消费支出统计表 每月家庭可支配收入X(元) 800 1100 1400 1700 200
2、0 2300 2600 2900 3200 3500 561 638 869 1023 1254 1408 1650 1969 2090 2299 594 748 913 1100 1309 1452 1738 1991 2134 2321 627 814 924 1144 1364 1551 1749 2046 2178 2530 638 847 979 1155 1397 1595 1804 2068 2266 2629 935 1012 1210 1408 1650 1848 2101 2354 2860 968 1045 1243 1474 1672 1881 2189 2486 28
3、71 1078 1254 1496 1683 1925 2233 2552 1122 1298 1496 1716 1969 2244 2585 1155 1331 1562 1749 2013 2299 2640 1188 1364 1573 1771 2035 2310 1210 1408 1606 1804 2101 1430 1650 1870 2112 1485 1716 1947 2200 每 月 家 庭 消 费 支 出 Y (元) 2002 共计 2420 4950 11495 16445 19305 23870 25025 21450 21285 15510 050010001
4、50020002500300035005001000150020002500300035004000每月可支配收入X(元)每月消费支出Y(元)上证综指日线上证综指日线伦铜伦铜5日线日线联系与区别联系与区别一、共同点:一、共同点:v 都是样本观测值v 分析样本,推断总体规律;二、区别:序二、区别:序v 1)截面数据:EY|Xi; 该关系不随时间而改变; 等价于多次重复试验。v 2)时间序列:前后数据之间的序 与当前所处的状态有关 时序分析与以往知识的联系?二、单变量随机分布、多变量相关关二、单变量随机分布、多变量相关关系系1、单变量随机分布、单变量随机分布v分布特征:期望、方差、峰度、偏度分布特
5、征:期望、方差、峰度、偏度234( )()( )()( )()( )E Xxf x dxVar XxEXf x dxxEXS Xf x dxVar XxEXK Xf x dxVar X中位中位数数右偏均右偏均值值左偏均左偏均值值随机分布的检验随机分布的检验v 一组试验(重复1000次)抛硬币:503:498v 由此推测:P(正面)=P(反面)=0.5?v P(1000次重复试验结果不等于500:500)0.9v 原因:你看到的是样本观测值。v 修正方法:100组试验。v 结果的平均值接近1:1分布。(大数定律大数定律) 2、多变量间相关关系、多变量间相关关系v相关系数v多次重复试验目标:两变量
6、关系v该关系不随时间而改变; 3、随机过程、随机过程v 下一时刻发生的事件,其结果是一个随机变量; 该结果与前面的结果(状态)有关。v 当前可以看到过去的历史,当前所处的状态;v 从现在看未来: 每个周期都会发生一个随机事件; 每个随机结果相互关联; 当前以前的历史可见,可用于预测未来。 随机过程关键:随机过程关键:1. 多个关联的随机变量序列;2. 过去历史就是样本观测值, 但是它们不是相互独立的结果, 而是一个路径,是一次实验的一个结果; 称之为“时间序列”;3. 目标就是分析历史路径,找出随时间变化的规律。4. 未来的结果(概率分布)与历史有关。5. 重点:前后周期随机变量间的影响。随机
7、过程的识别随机过程的识别v 模拟:假设已知随机过程,重复试验的结果;v 关键特征;v4、两变量间回归分析 视变量X为确定型的 目标:条件期望 模型:iiXXYE10)|(XY10例:消费支出与居民收入关系分析v 一个假想的社区有100户家庭组成,要研究该社区每月家庭消费支出家庭消费支出 Y 与与每月家庭可支配收入家庭可支配收入 X 的的关系。v 如果知道了家庭的月收入,能否预测该社区家庭的平均月消费支出水平。v 将该100户家庭划分为组内收入差不多的10组。 表表 2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表某社区家庭每月收入与消费支出统计表 每月家庭可支配收入X(元) 800 1100 1
8、400 1700 2000 2300 2600 2900 3200 3500 561 638 869 1023 1254 1408 1650 1969 2090 2299 594 748 913 1100 1309 1452 1738 1991 2134 2321 627 814 924 1144 1364 1551 1749 2046 2178 2530 638 847 979 1155 1397 1595 1804 2068 2266 2629 935 1012 1210 1408 1650 1848 2101 2354 2860 968 1045 1243 1474 1672 1881
9、2189 2486 2871 1078 1254 1496 1683 1925 2233 2552 1122 1298 1496 1716 1969 2244 2585 1155 1331 1562 1749 2013 2299 2640 1188 1364 1573 1771 2035 2310 1210 1408 1606 1804 2101 1430 1650 1870 2112 1485 1716 1947 2200 每 月 家 庭 消 费 支 出 Y (元) 2002 共计 2420 4950 11495 16445 19305 23870 25025 21450 21285 155
10、10 05001000150020002500300035005001000150020002500300035004000每月可支配收入X(元)每月消费支出Y(元)模型v根据样本数据的表现,可以合理假设:v将居民消费支出看成是其可支配收入的线性函数:总体回归线总体回归线v根据样本可以估计得到: 样本回归线样本回归线iiXXYE10)|(主要任务:v 用样本回归线的特征估计总体回归线的特征。v 样本特征:样本统计量v 总体特征:参数v 样本特征:样本统计量v 7月-12月,共5组样本数据;v 相同的样本统计量,其观测结果不同: 样本统计量的随机性样本统计量的随机性v 基本方法:利用样本统计量的
11、随机分布随机分布来估计总体参数。),(2211ixN思考题:v 给你一组数据,如何判断它属于哪一种模型?v 它们是这种模型的一组观测值吗? 以往知识小结:基本分析方法以往知识小结:基本分析方法v 根据历史数据,猜测背后的规律;v 基于假设,建立模型,用于描述规律;v 用样本统计量分布来估计模型参数;v 用历史数据来检验模型假设。v 重点重点:正确认识样本统计量,及其与总体之间的关系。v 样本是总体的表现,又不等于总体。Hot TipvHow do I incorporate my logo to a slide that will apply to all the other slides?
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17、iagramTextTextTextTextYou can briefly add outline of this slide page in this text box.DiagramAdd Your TextAdd Your TextAdd Your TextAdd Your TextAdd Your TextAdd Your TextTextYou can briefly add outline of this slide page in this text box.TableYou can briefly add outline of this slide page in this t
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