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R—时间序列之金融案例分析(中级班)

满意程度:     课程系列:A4
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32课时
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R—时间序列之金融案例分析(中级班)

第一篇 VaR与分位数回归

第1讲 VaR基本概念立即播放

第2讲 VaR RiskMetrics计算

第3讲 VaR计算的计量方法

第4讲 VaR计算的分位数方法

第5讲 分位数回归与应用

第6讲 基于分位数回归的VaR计算

第二篇 极值理论与VaR

第1讲 极值理论原理

第2讲 极值理论估计

第3讲 传统极值理论的VaR计算

第4讲 传统极值理论VaR计算讨论

第5讲 传统极值理论的 return level

第6讲 POT极值理论原理

第7讲 POT极值理论参数估计

第8讲 POT极值理论的VaR计算

第三篇 金融时间序列长记忆性与应用

第1讲 长记忆基本概念

第2讲 长记忆统计检验

第3讲 长记忆参数估计

第4讲 FARIMA

第5讲 SEMIFAR

第6讲 FIGARCH模型

第7讲 长记忆预测

第四篇 协整误差修正与应用

第1讲 伪回归概念及其后果

第2讲 协整理论及其在经济金融中应用

第3讲 误差修正模型

第4讲 基于残差的协整检验

第5讲 基于残差的协整检验2

第6讲 基于回归的协整检验和误差修正模型

第7讲 协整VAR基本概念

第8讲 Johansen协整检验

第9讲 协整向量检验实例分析

第10讲 协整VECM的估计

第11讲 协整VECM的预测


R语言时间序列专题(中级班).视频教程

课程概况

规格:32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。


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最新进展,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,简单易学、功能强大、专业等特点


内容纲要:

第六篇 VaR与分位数回归

第1讲 VaR基本理论

第1讲 VaR的RiskMetrics计算方法

第1讲 VaR计量模型计算方法

第1讲 VaR的经验分位数计算方法

第1讲 分位数回归理论与案例

第1讲 基于分位数回归的VaR计算


第七篇 极值理论与VaR

第1讲 极值理论原理

第2讲 极值理论估计方法

第3讲 基于传统极值理论的VaR计算

第4讲 基于传统极值理论的VaR讨论

第5讲 基于传统极值理论的Return Level计算

第6讲 POT极值理论原理

第7讲 POT极值理论参数估计

第8讲 基于POT极值理论的VaR计算


第八篇 金融时间序列长记忆性与应用

第1讲 金融时间序列长记忆相关概念

第2讲 时间序列长记忆性检验

2.1 R/S检验

2.2 GPH谱回归检验

第3讲 长记忆参数估计

3.1 R/S分析

3.2 周期图方法

3.3 Whittle 方法

第4讲 FARIMA模型估计

第5讲 半参数分数自回归(SEMIFAR)估计

第6讲 FIGARCH和FIEGARCH模型估计

6.1 FIGARCH和FIEGARCH模型原理

6.2 长记忆GARCH模型的估计

6.3 ARMA-FIGARCH模型和引入外生变量GARCH模型估计

第7讲 长记忆模型的预测

7.1 FARIMA和SEMIFAR模型预测

7.2 FIGARCH和FIEGARCH模型预测


第九篇 协整误差修正与应用

第1讲 伪回归概念及其后果

第2讲协整理论与应用

2.1 协整与共同趋势

2.2 协整系统模拟

第3讲误差修正模型

第4讲基于残差、协整向量已知的协整检验

第5讲基于残差、协整向量未知的协整检验

第6讲基于stock&Waston法的协整向量与ECM估计

第7讲协整VAR相关理论

第8讲 Johansen协整检验

第9讲协整检验实例分析

第10讲协整VECM极大似然估计与应用

第11讲 VECM预测分析


课程配套资料:

(1)配套讲义和参考资料文件9个

(2)课程源代码共5个文件

(3)课程数据共4个文件夹,近80个金融数据文件。

(4)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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