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五步法掌握R—时间序列(初级班)

满意程度:     课程系列:A3
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视频教程共30讲,每讲30-40分钟
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五步法掌握R—时间序列(初级班)

第一篇 金融时间序列特征与应用

1.资产收益率计算立即播放

2.资产收益率的分布特征

3.资产收益率分布应用

4.案例分析

第二篇 线性时间序列分析与应用

1.线性时间序列基本概念(包括平稳性.相关系数和自相关系数.白噪声.线性时间序列)

2.AR模型原理

3.AR模型参数估计与应用

4.MA模型与应用

5.ARMA模型与应用

6.单位根检验

7.季节模型与应用

8.时序误差及长记忆模型应用

第三篇 条件异方差模型与应用

1.条件异方差模型基本概念

2.ARCH模型原理

3.ARCH模型应用分析

4.GARCH模型与应用

5.IGARCH和GARCH-M与应用

6.EGARCH模型与应用

7.TGARCH模型与应用

第四篇 多元时间序列分析与应用

1.弱平稳与交叉相关矩阵

2.多元混成检验

3.VAR模型原理

4.VAR模型案例分析

5.脉冲响应函数(IRF)

第五篇 主成分和因子分析在金融中的应用

1.单因子模型

2.多因子模型

3.基本面因子模型

4.主成分析及其在金融中的应用

5.因子分析原理

6.因子分析在金融中的应用


R语言时间序列专题(基础班).视频教程

课程概况

规格:16课时

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课程详情

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1. R初级+高级=900
2. R时间序列专题:初级+中级+高级=1550

3. R初级+高级+R时间序列专题(初级+中级+高级=2400


讲师介绍:

   方老师,厦门大学统计学博士,曾就任于广发期货担任金融衍生品研究员,出版了国内第一本R语言中文教程《R语言统计分析软件简明教程》,编辑出版《股指期货投资指南》,在证券日报.期货日报发表过多篇文章。编写过上百个新的统计方法R源代码,有多年的Splus&R的使用经验和实际的数据分析经验。目前主要研究领域:非线性时间序列.高频金融数据挖掘.多元统计。


课程介绍:

    随着金融自由化浪潮席卷全球,经济一体化趋势不断加强,金融创新达到了前所未有的高度,并直接促进了金融衍生工具.受险价值(VaR)等风险管理技术的爆炸式增长。因此理论研究的发展.20世纪信息技术的进步以及市场上风险管理的需求催生了衍生品市场和数量金融工程的快速发展。

   金融数量师们在金融领域发挥越来越重要的作用。这些领域包括公司财务.衍生品交易.投资及现金管理,以及风险管理等。金融数量分析师需求量越来越大,国内大型金融机构的高级金融数量分析平均年薪50万以上,国际知名金融机构的高级金融数量分析师的平均年薪更是100万美元以上。而金融数量分析师的主要技能是精通数据分析,主要是精通时间序列分析,并且至少熟练使用一个编程软件。金融时间序列分析是一门新的金融统计学课程,汇总了时间序列在金融经济方面应用的理论.方法和应用。系统学习本课程可以应付目前几乎所有的金融数据分析工作,帮助您实现金融数量分析的梦想或让您的金融数量分析更加游刃有余。


培训目的:

(1)系统介绍时间序列理论和金融数据的实际分析,为学员奠定扎实的金融数量分析基础。

(2)让学员掌握SPLUS&R软件的实际编程操作,尤其是在实际的金融数据分析中的应用。

(3)为学员提供丰富的金融理论知识和金融英语专业词汇,学习国际化的金融课程。

(4)为学员提供丰富的金融案例分析,使基金公司.证券公司银行等金融机构等从业人员的金融数量分析更加游刃有余。


课程培训对象:

(1)基金公司.证券公司.期货公司.银行等金融机构从事金融数据分析的从业人员。

(2)从事时间序列分析和金融数量分析.金融工程等相关领域教学的高校教师。

(3)有志于从事基金.证券.银行等金融数量分析工作的学生,奠定扎实的数据分析实力。

(4)有志于学习时间序列分析和SPLUS&R软件的各界人士。


培训特色:

(1)本课程理论结合实际,更偏向于实际应用。每一讲都提供了几个实际的金融案例分析,并详细讲解软件的编程操作。

(2)深入浅出地讲解时间序列原理和金融理论。先详细介绍时间序列的原理,然后利用软件对金融数据进行分析,重点讲解对实际案例的分析,并对分析的结果从金融学角度进行分析解释。

(3)本课程主要采用国际上很受欢迎.权威的教材,Ruey s. Tsay著《Analysis of Financial Time Series》,并辅之以潘家  柱翻译的《 金融时间序列分析》,此外还补充引入了其他经典的时间序列分析教材和一些统计理论知识。

(4)本课程内容丰富全面,几乎介绍目前主流的时间序列分析方法,还介绍了金融计量方法方面的新进展,强调实例和数据分析。

(5)本课程的学习以英文教材为主,深入讲解作者原汁原味的理论。学习本课程不仅可以学习时间序列分析的原理.金融理论.金融数据的实际分析.R软件的操作,此外还可以学会金融的英文术语,为以后从事于跨国金融机构的金融数据分析打下扎实的基础。

(6)SPLUS&R软件是国内外金融数量分析的主流软件之一,具有简单易学.功能强大.专业等特点。


内容纲要:

第一篇 金融时间序列特征与应用

1.资产收益率计算

2.资产收益率的分布特征

3.资产收益率分布应用

4.案例分析


第二篇 线性时间序列分析与应用

1.线性时间序列基本概念(包括平稳性.相关系数和自相关系数.白噪声.线性时间序列)

2.AR模型原理

3.AR模型参数估计与应用

4.MA模型与应用

5.ARMA模型与应用

6.单位根检验

7.季节模型与应用

8.时序误差模型和长记忆模型应用


第三篇 条件异方差模型与应用

1.条件异方差模型基本概念(包括波动率特征.模型结构等简介)

2.ARCH模型原理

3.ARCH模型应用分析

4.GARCH模型与应用

5.IGARCH和GARCH-M与应用

6.EGARCH模型与应用

7.TGARCH模型与应用


第四篇 多元时间序列分析与应用

1.弱平稳与交叉相关矩阵

2.多元混成检验

3.VAR模型原理

4.VAR模型案例分析

5.脉冲响应函数(IRF)


第五篇 主成分和因子分析在金融中的应用

1.单因子模型

2.多因子模型

3.基本面因子模型

4.主成分析及其在金融中的应用

5.因子分析原理

6.因子分析在金融中的应用


课程配套资料:

(1)视频共30讲,每讲为30-40分钟.

(2)配套讲义和参考资料共18个,大小为29M。

(3)课程源代码共12个文件。

(4)课程数据共4个文件夹,近80个金融数据文件。

(5)另外提供一份R语言常用函数表,内包括时间序列.统计计量函数表.作图函数表.数学运算函数表.数据导入导出函数表等,可以节省很多查找函数的时间。


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