经济时间序列分析教学大纲

PAGEPAGE10《经济时间序列分析（英语）》教学大纲课程编号：151443A课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课☑专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时：48实验（上机）学时：0学分：3适用对象：金融学（数据与计量分析）先修课程：概率论、数理统计一、课程的教学目标本课程是金融学(数据与计量分析)的专业必修课。本课程的应用背景十分广泛，与金融计量经济、风险管理技术等领域有着密切的联系。通过该课程，学生将学习到有关金融时间序列数据分析的基本知识和一般原理，系统掌握金融时间序列内在的结构关系特点和动态运动规律；同时，结合统计软件的学习和使用，进一步具备对实际的金融时间序列数据进行分析和建模的能力；也为后续得相关课程提供定量分析的知识基础和技能基础。本课程在提高学生专业知识技能的同时，着重培养学生的法治思维，提升学生的学术规范性、协同合作的团队意识和道德修养。通过引导学生关注社会热点问题，采用所学的方法进行实证分析，提高学生的社会责任感、不断探索和爱国主义精神。二、教学基本要求教学内容讲授：先简要介绍金融时间序列及其特征，突出对资产收益率的描述性统计分析；再介绍线性时间序列分析及其应用，重点是ARMA模型，其基础上的扩展模型略讲；然后介绍条件异方差模型，精讲GARCH模型，略讲扩展模型；再介绍非线性时间序列模型及其应用、多元时间序列分析及其应用。教学方法：采取课堂讲授与上机实验相结合的方式。课堂讲授以演示文档为主、板书为辅；上机实验以老师示范为辅、学生实验为主。考核方式：课后作业占15%，上机实验作业占25%，期末成绩占60%。其中课后作业和上机实验作业要求提交电子版，期末考试建议在机房进行。三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：教学课时分配序号章节内容讲课实验其他合计1§1.1资产收益率，§1.2收益率的分布性质，§1.3其它过程1122§2.1平稳性，§2.2相关系数和自相关函数，§2.3白噪声和线性时间序列333§2.4简单的自回归模型334§2.5简单滑动平均模型，§2.6简单的ARMA模型665§2.7单位根非平稳性，§2.8季节模型446§2.9带时间序列误差的回归模型，§2.10协方差矩阵的相合估计，§2.11长记忆模型337§3.1波动率的特征，§3.2模型的结构，§3.3建模，§3.4ARCH模型558§3.5-§3.10GARCH模型及其推广449§3.11-3.16其它波动率模型及应用1110§4.1非线性模型4411§4.2非线性检验，§4.3建模4412§4.4预测，§4.5应用2213§5.1弱平稳与交叉-相关矩阵，§5.2向量自回归模型3314§5.3向量滑动平均模型，§5.4向量ARMA模型，§5.5单位根非平稳性与协整，§5.6协整VAR模型3315§5.7门限协整与套利，§5.8配对交易11合计4848四、教学内容第一章金融时间序列及其特征第一节资产收益率（理解）第二节收益率的分布性质统计分布及其矩的回顾（掌握）收益率的分布（掌握）多元收益率（理解）收益率的似然函数（理解）收益率的经验性质（理解）第三节其他过程（了解）教学重点、难点：收益率的概念及其分布特征课程的考核要求：学生应准确、全面理解资产收益率和收益率的概率分布特征，正确掌握简单收益率和对数收益率之间的互换，能运用R统计软件，熟练掌握均值、方差、偏度、峰度、最大、最小值等统计指标的计算方法并对收益率的经验特征进行描述。课程思政的切入点：在对数据的搜集、分析和解释的过程中培养学生的法治思维、提升学生的学术规范性和道德素养。在授课过程中向学生强调，数据收集过程和数据来源必须合法，对于数据的分析和结果的解释要有理有据、实事求是，培养学生严谨的思维模式。复习思考题：选自[1]中的练习题1.1，1.4第二章线性时间序列分析及其应用第一节平稳性（掌握）第二节相关系数和自相关函数（运用）第三节白噪声和线性时间序列（掌握）第四节简单的自回归模型AR模型的性质（掌握）实际中怎样识别AR模型（运用）拟合优度（运用）预测（运用）第五节简单滑动平均模型MA模型的性质 （掌握） 识别MA的阶（运用）估计（运用）用MA模型预测（运用）第六节简单的ARMA模型ARMA(1,1)模型的性质（掌握）一般的ARMA模型（理解）识别ARMA模型（运用）用ARMA模型进行预测（运用）ARMA模型的三种表示（理解）第七节单位根非平稳性随机游动（理解）带漂移的随机游动（理解）带趋势项的时间序列（掌握）一般的单位根非平稳模型（理解）单位根检验（运用）第八节季节模型季节性差分化（运用）多重季节性模型（掌握）第九节带时间序列误差的回归模型（掌握）第十节协方差矩阵的相合估计（了解）第十一节长记忆模型（了解）教学重点、难点：AR、MA、ARMA模型的建模过程及模型诊断、阶数判断、参数估计及模型检验问题。课程的考核要求：理解并掌握平稳性、相关和自相关函数、白噪音和单位根非平稳性的概念及其思想，理解AR、MA、ARMA模型的建模过程及模型诊断、阶数判断、参数估计及模型检验问题，掌握单位根检验。并能熟练运用R软件对以上问题进行实际建模分析。课程思政的切入点：引导学生关注社会热点问题、组织小组讨论、并采用所学的方法进行实证分析，提升学生的协同合作能力、社会责任感和爱国情怀。例如：分析我国在“十三五”期间，在经济、金融、环保等领域取得的成就，增强学生对“中国梦”的实现的信心和学生的爱国主义精神。复习思考题：选自[1]中的练习题2.7，2.14第三章条件异方差模型

第一节波动率的特征（理解）

第二节模型的结构（理解）

第三节建模（理解）

第四节ARCH模型

1ARCH模型的性质（掌握）

2ARCH模型的缺点（理解）

3ARCH模型的建立（理解）

4一些例子（运用）

第五节GARCH模型

1实例说明（理解）

2预测的评估（运用）

3两步估计方法（运用）

第六节求和GARCH模型（运用）

第七节GARCH-M模型（运用）

第八节指数GARCH模型

1模型的另一种形式（掌握）

2实例说明（理解）

3另一个例子（理解）

4用EGARCH模型进行预测（运用）

第九节门限GARCH模型（了解）

第十节CHARMA模型（了解）

第十一节随机系数的自回归模型（了解）

第十二节随机波动率模型（了解）

第十三节长记忆随机波动率模型（了解）

第十四节应用（理解）

第十五节其他方法1高频数据的应用（了解）2日开盘价、最高价、最低价和收盘价的应用（了解）

第十六节GARCH模型的峰度（掌握）教学重点、难点：ARCH、GARCH、IARCH、GARCH-M、EARCH模型的建模过程及模型诊断、阶数判断、参数估计及模型检验问题。课程的考核要求：理解和掌握ARCH、GARCH、IARCH、GARCH-M、EARCH模型的建模过程及模型诊断、阶数判断、参数估计及模型检验问题，会针对实际的金融时间序列数据的特点，区别运用以上模型建模。并能熟练运用R软件对以上问题进行实际建模分析。课程思政的切入点：引导学生关注社会热点问题，并采用所学的方法进行实证分析，提升学生的社会责任感和爱国情怀。引导学生关注“十四五”规划，分析我国金融市场的风险形势，为我国防范化解金融风险提供建议。复习思考题：选自[1]中的练习题3.8，3.15第四章非线性模型及其应用第一节非线性模型1双线性模型（运用）2门限自回归模型（运用）3平滑转移AR(STAR)模型（理解）4马尔可夫转换模型（理解）5非参数方法（理解）6函数系数AR模型（了解）7非线性可加AR模型（了解）8非线性状态空间模型（了解）9神经网络（了解）第二节非线性检验1非参数检验（运用）2参数检验（掌握）3应用（理解）第三节建模（掌握）第四节预测1参数自助法（理解）2预测的评估（掌握）第五节应用（理解）教学重点、难点：双线性模型和门限自回归模型，非线性检验。课程的考核要求：理解和掌握双线性模型和门限自回归模型，会针对非线性金融时间序列数据，进行非线性检验、建模和预测。并能熟练运用R软件对以上问题进行实际建模分析。课程思政的切入点：引导学生关注社会热点问题，组织学生进行小组讨论，并采用所学的方法进行实证分析，提升学生协同合作的团队意识、分析和解决复杂问题的能力以及坚持探索的精神。在授课过程中向学生讲解，构建拟合程度比较好的模型、取得更好的预测效果，需要进行不断的探索和检验。复习思考题：选自[1]中的练习题4.3，4.6第五章多元时间序列分析及其应用第一节弱平稳与交叉-相关矩阵1交叉-相关矩阵（运用）2线性相依性（运用）3样本交叉-相关矩阵（运用）4多元混成检验（运用）第二节向量自回归模型1简化形式和结构形式（理解）2VAR(1)模型的平稳性条件和矩（掌握）3向量AR(p)模型（掌握）4建立一个VAR(p)模型（运用）5脉冲响应函数（理解）第三节向量滑动平均模型（运用）第四节向量ARMA模型（掌握）第五节单位根非平稳性与协整（理解）第六节协整VAR模型1确定性函数的具体化（理解）2最大似然估计（理解）3协整检验（掌握）4协整VAR模型的预测（运用）5例子（运用）第七节门限协整与套利1多元门限模型（理解）2数据（了解）3估计（了解）第八节配对交易1理论框架（了解）2交易策略（了解）3简单例子（了解）教学重点、难点：双线性模型和门限自回归模型，非线性检验。课程的考核要求：在多元情形下，理解并掌握弱平稳与交叉-相关矩阵、单位根非平稳性与协整的概念及其思想，理解向量AR、向量MA、向量ARMA以及协整VAR模型的建模分析。能运用R软件对以上问题进行实际建模分析。课程思政的切入点：引导学生关注社会热点问题，并采用所学的方法进行实证分析，提升学生的社会责任感和爱国情怀。例如分析我国经济发展所取得的成绩、影响经济增长的因素以及我国为世界经济发展所做出的贡献，增强学生对“中国梦”的实现的信心、提升学生的爱国主义精神；同时，为进一步促进我国经济的稳定发展提供建议，提升学生的社会责任感。复习思考题：选自[1]中的练习题8.5，8.7五、其它本课程应用性非常强，对学生运用R软件进行数据建模分析的要求较高，故建议在机房上机进行期末考试。六、主要参