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R—时间序列:多元波动率专题(高级班)

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R—时间序列:多元波动率专题(高级班)

R—时间序列:多元波动率专题

第一讲 协方差指数加权移动平均估计立即播放

第二讲 DVEC模型与应用

第三讲 BEKK模型与应用

第四讲 波动率模型的重新参数化

第五讲 二元常相关系数模型与应用1

第五讲 二元常相关系数模型与应用2

第六讲 二元时变相关系数模型与应用

第七讲 二元时变相关系数chole分解模型与应用

第八讲 高维(三元以上)波动率模型与应用

第九讲 主成分波动率模型

第十讲 多元t分布波动率模型

第十一讲 带外生变量波动率模型


R时间序列专题—多元波动率.视频教程

课程概况

规格:12课时

培训形式:视频教程,购买后点击课程章节在线观看


讲师介绍:

方老师,厦门大学统计学副教授,耶鲁大学访问学者。曾就职于广发期货、广发基金,担任金融衍生品研究员。曾先后在《Statistics in Medicine》、《经济研究》、《统计研究》、《Communication in statistics-Simulation and Computation》、《Annals of Opreation Reaserch》、《Energy Policy》、《Journal of Applied Statistics》、《PLoS ONE》、《Mathematical and Computer Modelling》等期刊发表论文50多篇,出版专著一本。先后主持了国家自然科学基金、国家统计局重大项目、中央高校基本业务项目、福建省社科等多个项目。


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最受欢迎.最权威的教材,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,具有简单易学.功能强大.专业等特点。、


培训大纲:

第一讲 多元波动率协方差指数加权移动平均估计

第二讲 DVEC模型及其应用

第三讲 BEKK模型及其应用

第四讲 波动率模型的重新参数化

(包括直接条件系数法和cholesky分解法)

第五讲 二元常相关系数模型与应用

(介绍WinRATS编程多元波动率模型)

第六讲 二元时变相关系数模型与应用

(介绍WinRATS编程多元波动率模型)

第七讲 二元时变相关系数cholesky模型与应用

(介绍WinRATS编程多元波动率模型)

第八讲 高维(三元以上)波动率模型与应用

(介绍WinRATS编程多元波动率模型)

第九讲 因子(主成分)波动率模型

第十讲 多元t分布波动率模型

第十一讲 带外生变量波动率模型

(包括均值模型外生变量和方差方程的外生变量)

第十二讲 多元波动率模型在组合VaR上的应用


课程配套资料:

(1)配套讲义和参考资料

(2)课程源代码

(3)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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