金融计量-金融数据的平稳性检验
金融计量学知识点总结 -回复
金融计量学知识点总结 -回复金融计量学是应用统计学和经济学的方法研究金融市场和金融机构的学科。
以下是金融计量学的一些重要知识点总结：1. 时间序列分析：金融计量学的核心是对金融数据进行时间序列分析。
时间序列分析用于研究金融市场价格、利率、汇率等变量的历史数据。
常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、自相关分析、滑动平均等。
2. 随机过程：金融市场的价格和利率等变量往往是随机的。
金融计量学使用随机过程模型来描述这些随机变量的运动。
常用的随机过程模型有随机游走模型、布朗运动模型、马尔可夫模型等。
3. 风险度量：金融计量学中的风险度量是评估金融资产或投资组合的风险水平的方法。
常用的风险度量包括方差-协方差方法、价值极值法、风险价值法等。
4. 假设检验：金融计量学中的假设检验是用来验证经济学模型的统计显著性。
常用的假设检验方法有t检验、F检验、卡方检验等。
5. 金融计量模型：金融计量学使用经济学理论和统计学方法构建模型来解释和预测金融市场的行为。
常见的金融计量模型有CAPM模型、ARIMA模型、VAR模型等。
6. 金融时间价值：金融计量学中的时间价值是指金融资产或投资的现值和未来价值之间的关系。
常见的时间价值概念有现值、未来价值、年金、折现率等。
7. 市场效率：金融计量学研究金融市场的效率性，即市场价格是否反映所有可获得的信息。
市场效率分为弱式有效市场假说、半强式有效市场假说和强式有效市场假说。
8. 面板数据分析：金融计量学中的面板数据分析是对包含跨个体和时间维度的数据进行的分析。
面板数据分析可以用于研究个体的异质性、固定效应和随机效应等。
9. 高频数据分析：金融计量学中的高频数据分析是对以分钟或秒为单位的数据进行分析。
高频数据分析可以用于研究市场微观结构和价格发现等问题。
以上是关于金融计量学的一些重要知识点总结。
金融计量学的应用范围广泛，包括资产定价、投资组合管理、风险管理等领域，对于理解和预测金融市场行为具有重要意义。
金融计量-金融数据的平稳性检验.
实验报告三金融数据的平稳性检验一、实验目的理解经济时间序列存在的不平稳性。
掌握ADF检验平稳性的方法。
认识不平稳的序列容易导致伪回归问题，掌握为解决伪回归问题引出的协整检验，协整的概念和具体的协整检验过程。
协整描述了变量之间的长期关系，为了进一步研究变量之间的短期均衡是否存在，掌握误差纠正模型方法。
理解变量之间的因果关系的计量意义，掌握格兰杰因果检验方法。
二、实验步骤1.数据选取与下载本实验选取中国上海证券市场A股成分指数上证180和深圳证券市场A股成分指数深证300作为研究对象。
分别从财经网站上下载了2010年5月4号到2016年4月19号这将近6年的上证180和深证300的数据，共1448个。
其中，上证180指数以下记为sha，深证300指数以下记为sza。
2.平稳性检验将sha和sza的数据导入Eviews软件。
分别用折线图、直方图和ADF检验三种方法对数据的平稳性进行检验。
(1)折线图利用Eviews软件作出sha与sza的折线图如图 1所示。
由折线图可以看出，sha与sza的走势基本一致，有较强的相关性。
但是并不能看出sha与sza是否平稳。
图 1 sha与sza的分布折线图(2)直方图利用Eviews软件作出sha的直方图如图 2所示。
从图中可以看出，数据的分布为右偏，远非正态分布。
而且其JB统计量为888.6615，JB统计量越趋向于0，数据越是符合正态分布，也就是说数据越平稳，所以sha数据并不平稳。
图 2 sha分布直方图利用Eviews软件作出sza的直方图如图 3所示。
从图中可以看出，数据的分布也为右偏，而非正态分布。
而且其JB统计量为981.6901，比sha的JB统计量888.6615还大，所以sza数据并不平稳，并且比sha更不平稳。
图 3 sza分布直方图(3)ADF检验利用Eviews软件对sha进行ADF检验的检验结果如图 4所示，滞后项m为2。
从图中可以看出，ADF检验值为-1.507016，大于1%、5%和10%的临界值，所以sha数据并不平稳。
金融计量研究报告
金融计量研究报告1. 引言金融计量是应用统计学和经济学原理研究金融领域的定量问题的领域。
本研究报告旨在分析过去几年来金融市场的动态，并通过计量模型提供一些关键的见解和预测。
本文将介绍研究方法、数据来源、分析结果以及结论。
通过这些分析，我们希望能够对未来的金融市场变化做出一些有益的预测。
2. 研究方法在本研究中，我们采用了多种经典的金融计量模型，包括单位根测试、协整分析、Granger因果检验等。
这些模型的选择是基于其在金融研究领域的广泛应用和验证。
在进行单位根测试时，我们使用了ADF (Augmented Dickey-Fuller)测试。
ADF 测试是一种常用的单位根检验方法，用于检查时间序列数据的平稳性。
通过对时间序列数据差分，我们可以确定其是否具有平稳性。
协整分析是用于检测多个非平稳时间序列之间是否存在长期稳定的关系。
我们使用 Johansen协整检验来检测这些关系。
Johansen协整检验是一种常用的多变量时间序列分析方法，它可以帮助我们确定金融市场中的长期均衡关系。
Granger因果检验是一种用于检验两个时间序列之间因果关系的方法。
我们使用Granger因果检验来确定是否存在任一金融市场变量对其他变量的影响。
这有助于我们了解各个变量之间的相互作用以及它们对市场波动的贡献。
3. 数据来源我们使用了来自各个金融市场的大量历史数据进行分析。
这些数据包括股票价格、利率、汇率等多种金融指标。
我们从可靠的金融数据提供商获取了这些数据，并确保其准确性和完整性。
4. 分析结果根据我们所采用的金融计量模型和数据分析，我们得出了以下关键结果：4.1 单位根测试通过对所选金融指标进行ADF单位根测试，我们发现大多数指标在一阶差分之后显著平稳。
这表明金融市场中的多数变量存在长期的平稳关系。
4.2 协整分析通过Johansen协整检验，我们发现不同金融指标之间存在长期均衡关系。
例如，股票价格与利率之间存在稳定的关系，这说明股票市场与利率市场之间存在相互影响。
统计学在金融市场中的时间序列分析方法
统计学在金融市场中的时间序列分析方法金融市场中的时间序列分析是一种应用统计学方法来研究金融市场中历史数据的工具。
它帮助研究人员和投资者通过对历史数据的统计分析，预测未来市场价格和经济趋势。
本文将介绍一些常用的统计学在金融市场中的时间序列分析方法。
1. 平稳性检验平稳性是时间序列分析中的一个基本概念，一个序列在统计特性上是稳定的意味着它的均值、方差和协方差都是恒定的，不随时间的推移而发生变化。
平稳性检验一般采用单位根检验（unit root test），常见的方法有ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）和PP检验（Phillips-Perron test）。
通过这些检验可以确定时间序列数据是否是平稳的。
2. ARIMA模型ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的模型。
ARIMA模型是自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average）的简称。
它包括了自回归（AR）部分、差分（I）部分和移动平均（MA）部分。
通过对历史数据的观察和分析，可以找到适合的ARIMA模型来预测未来的价格和趋势。
3. GARCH模型GARCH模型是一种广泛应用于金融市场中的波动性建模的方法。
GARCH模型是广义自回归条件异方差模型（Generalized AutoregressiveConditional Heteroskedasticity）的简称。
它通过对历史波动性的分析，建立条件异方差模型，从而更准确地预测未来的波动性。
GARCH模型常用于金融市场中的波动性预测和风险管理。
4. VAR模型VAR模型是向量自回归模型（Vector Autoregression）的简称，它是一种多变量时间序列分析方法。
VAR模型通过将多个变量同时纳入模型中，可以更准确地分析变量之间的相互关系和影响。
在金融市场中，VAR模型常用于分析不同金融资产之间的联动效应和市场风险。
统计学中的平稳性检验方法
统计学中的平稳性检验方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而平稳性检验是其中的一个重要概念和方法。
平稳性检验用于确定时间序列数据是否具有平稳性，即数据的统计特性在时间上是否保持不变。
本文将介绍统计学中常用的平稳性检验方法，并探讨其应用和局限性。
一、平稳性的概念和意义平稳性是时间序列分析的基本假设之一，它指的是数据的统计特性在时间上保持不变，即数据的均值、方差和自协方差不随时间的推移而发生显著变化。
平稳性的检验是为了确保时间序列数据的可靠性和有效性，因为只有具有平稳性的数据才能进行可靠的预测和建模。
二、单位根检验单位根检验是最常用的平稳性检验方法之一，它基于时间序列数据中是否存在单位根的假设。
单位根是指时间序列数据中存在一个根为1的特征根，即数据具有非平稳性。
常用的单位根检验方法包括ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）和KPSS检验（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin test）。
ADF检验是一种基于单位根存在的假设进行的统计检验，它通过计算单位根的统计量来判断数据是否具有平稳性。
ADF检验的原假设是存在单位根，即数据具有非平稳性。
如果ADF检验的统计量小于临界值，就可以拒绝原假设，认为数据具有平稳性。
KPSS检验则是一种基于单位根不存在的假设进行的统计检验，它通过计算单位根的统计量来判断数据是否具有平稳性。
KPSS检验的原假设是不存在单位根，即数据具有平稳性。
如果KPSS检验的统计量大于临界值，就可以拒绝原假设，认为数据具有非平稳性。
三、滚动统计量除了传统的单位根检验方法，滚动统计量也是一种常用的平稳性检验方法。
滚动统计量是在时间序列数据中使用移动窗口的方法进行计算，它可以检测数据在不同时间段内的平稳性。
常见的滚动统计量包括滚动平均、滚动方差和滚动自相关系数。
滚动平均是指在时间序列数据中计算移动窗口内数据的平均值，然后将窗口向前移动一个时间单位，再计算平均值。
关于金融稳定性评估的实证分析
关于金融稳定性评估的实证分析内容摘要：从1996年至2005年，发布金融稳定评估（FSR）的央行从1家增加到40家。
研究表明金融稳定评估有助于金融整体稳定，提高当局对金融稳定的责任心，并加强各有关方面的合作。
在过去，银行危机的发生、人均收入和欧盟成员提高了FSR发布的可能性。
中央银行在提高金融稳定指标公众可用性方面有一定的局限。
关键词：金融稳定金融稳定评估在过去几十年，金融稳定这个目标得到了普遍的重视，如今，大部分国家的央行每年度或半年度都会发布金融稳定评估（FSR）。
但金融稳定没有一个被普遍接受的定义。
不过，似乎国内外一致认为，金融稳定是指构成金融体系的关键要素的顺利运作。
金融稳定政策有多种方式可以和公众沟通。
方法之一就是FSR的出版。
当金融领域正常运转时，FSR的出版能让广大群众和经济主体有一个正确的认识。
当问题刚出现时，FSR的出版也可以更早的警示经济主体，并为金融监管当局服务。
如能及早采取行动，就可以防止金融危机，使金融危机发生的概率降低。
随着中央银行监测和分析风险兴趣的逐渐增长，而且威胁金融稳定的问题也越来越多，这都促进了FSR的出版。
因此，需要我们来关注这方面的发展。
央行为什么发布这些报告？什么信息应该公开？报告的内容有什么区别？本文的目的就是在细节方面研究这些问题。
发布FSR的中央银行的概述如今，越来越多国家的央行发布FSR，在过去数十年中，发布FSR的央行迅速增长，从1996年1家迅速增长到2005年的40家。
英国和北欧国家的央行是最先发布FSR的。
1991年的国际商业信贷银行（BCCI）事件和1995年的巴林银行危机，成为发布FSR的催化剂，促使英格兰银行反思它的程序和做法，使英国央行在银行监管政策和实践上有很大的改变，也导致其在1996年出版了第一份FSR。
此外，北欧国家自我反思的过程似乎也与银行业的重大问题提示有关。
芬兰在1991年至1994年间、挪威在1987年至1993年间、瑞典在1990年至1993年间先后都遭受银行危机，从那以后这些国家的央行更加关注金融的稳定功能。
《金融计量学》part 3
原假设H0: 延迟期数小于或等于m期的序列值之间相 互独立, 即 H0: r1=r2= …… =rm=0, m1 备择假设H1：延迟期数小于或等于m 期的序列值之间 有相关性 H1: 至少存在某个rk0, m1, 1km Q统计量 LB统计量
2 Q T ˆk ~ 2 ( m) k 1 m
E ( yt )
Var( yt ) E( yt )2 2
k Cov( yt , yt k ) E( yt )( ytk ), k 1, 2,
二、自协方差
自协方差在(Auto-Covariance)决定yt如何与其自身 的过去值相关的。 对于一个平稳时间序列，其自协方差只依赖于yt与 yt+k之间的距离k。 即对所有t 及整数k, 有
例4.1 标准正态白噪声序列纯随机性检验
样本自相关图
检验结果
延迟 延迟6期 LB统计量检验 LB统计量值 2.36 P值 0.8838
延迟12期
5.35
0.9454
由于P值显著大于显著性水平,所以该序列不能拒 绝白噪声序列的原假设。
例4.2 对1950年~1998年北京市城乡居民定期储蓄所占比 例序列的平稳性与纯随机性进行检验
y
t1
, yt2 , , ytn
的联合分布与 y
t1 m
, yt2 m , , ytn m
的联合分布相同，即
P yt1 b1 , yt2 b2 , , ytn bn P yt1 m b1 , yt2 m b 2 , , ytn m bn
第四章 一元时间序列分析方法
时间序列分析是现代计量经济学的重要内容，在 金融数据分析中有重要运用。 利用金融变量自身的过去值或者误差项的当前值 与过去值所提供的信息来建立模型并作出预测。 时间序列模型与通常的计量经济分析中的结构 模型不同： (1)结构模型的重点是用其他解释变量的当前值或过去 值解释因变量的变化的模型，本质上是多元模型; (2) 时间序列模型则是从观测到的数据中实证地获得 其变化特征的模型。
经济数据与金融数据分析和处理要点-上书房信息咨询
经济数据与金融数据分析和处理要点随着计算机科学技术的迅猛发展以及在经济学中的应用，极大地改进了经济计量分析的技术手段，特别是高频数据的利用与时间序列计量模型的组合，使得金融计量学得到飞速发展，进而金融计量学发展为经济计量学的一个重要分支。
金融计童学就是计量经济学中的方法和技术在金融领域中的应用。
它可以用于检验经济学假说和金融理论，解释重要公认的金融现象，并对金融市场行为建模和预测。
鉴于金融计量在现代金融学中重要地位，本文就金融计量分析在实际应用中需要注意的一些问题给出探讨。
一、经济数据类型与金融数据特征众所周知，数据对于经济计量学的应用分析非常重要，且这种重要性无论怎样强调都不算过分，因而在进行计量分析之前首先要清楚所收集数据类型。
不同类型的数据所对应的数据处理和计量分析方法也不同。
目前，经济数据大致分为四种类型:一是横截面数据，指在给定时点上，对不同个体的某个变量的观察值。
二是时间序列数据，指由一个或几个变量不同时间段的观察值。
三是混合横截面数据，指横截面数据与时间序列数据的合并。
四是综列数据(paneldata)，指由横截面数据集中每个数据的一个时间序列组成。
它与混合截面数据主要区别是同一横截面数据的数据单位都被跟踪了一段特定的时期。
一般来讲，金融计量分析中所使用的数据大多数为时间序列数据和横截面数据。
金融数据与经济数据相比，主要体现在频率、准确性、周期性等方面所具有的特有性质。
一般宏观经济数据都是季度、年度数据，频率较低，这有时会导致“小样本问题”(即数据缺乏)，从而给计量分析带来困难。
而金融数据则不然，在金融市场上可以得到月、日，甚至每分钟的金融数据，用于计量分析的数据可以达到成千上万。
宏观经济数据通常是测算和估计出来的，不可避免会带有一定差错，而金融数据都是在金融交易发生时准确记录下的，因而存在差错的可能性要比宏观经济数据小得多。
金融数据序列与宏观经济数据序列一样，一般也是非平稳的，但金融数据序列一般难以区分随机游走、趋势以及其他的一些特征。
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实验报告三金融数据的平稳性检验
一、实验目的
理解经济时间序列存在的不平稳性。
掌握ADF检验平稳性的方法。
认识不平稳的序列容易导致伪回归问题，掌握为解决伪回归问题引出的协整检验，协整的概念和具体的协整检验过程。
协整描述了变量之间的长期关系，为了进一步研究变量之间的短期均衡是否存在，掌握误差纠正模型方法。
理解变量之间的因果关系的计量意义，掌握格兰杰因果检验方法。
二、实验步骤
1.数据选取与下载
本实验选取中国上海证券市场A股成分指数上证180和深圳证券市场A股成分指数深证300作为研究对象。
分别从财经网站上下载了2010年5月4号到2016年4月19号这将近6年的上证180和深证300的数据，共1448个。
其中，上证180指数以下记为sha，深证300指数以下记为sza。
2.平稳性检验
将sha和sza的数据导入Eviews软件。
分别用折线图、直方图和ADF检验三种方法对数据的平稳性进行检验。
(1)折线图
利用Eviews软件作出sha与sza的折线图如图 1所示。
由折线图可以看出，sha与sza的走势基本一致，有较强的相关性。
但是并不能看出sha与sza是否平稳。
图 1 sha与sza的分布折线图
(2)直方图
利用Eviews软件作出sha的直方图如图 2所示。
从图中可以看出，数据的分布为右偏，远非正态分布。
而且其JB统计量为888.6615，JB统计量越趋向于0，数据越是符合正态分布，也就是说数据越平稳，所以sha数据并不平稳。
图 2 sha分布直方图
利用Eviews软件作出sza的直方图如图 3所示。
从图中可以看出，数据的分布也为右偏，而非正态分布。
而且其JB统计量为981.6901，比sha的JB统计量888.6615还大，所以sza数据并不平稳，并且比sha更不平稳。
图 3 sza分布直方图
(3)ADF检验
利用Eviews软件对sha进行ADF检验的检验结果如图 4所示，滞后项m为2。
从图中可以看出，ADF检验值为-1.507016，大于1%、5%和10%的临界值，所
以sha数据并不平稳。
图 4 sha的ADF检验结果
同样利用Eviews软件对sza进行ADF检验的检验结果如图 5所示，滞后项m为3。
从图中可以看出，ADF检验值为-1.658750，大于1%、5%和10%的临界值，
所以sza数据也不平稳。
图 5 sza的ADF检验结果
3.取对数
由于取对数可以将间距很大的数据转换为间距较小的数据，所以对sha和sza取对数，再进行平稳性检验。
新变量sha的对数记为logsha，sza的对数记为logsza。
(1)折线图
logsha与logsza的分布折线图如图 6所示。
由折线图可以看出，logsha 与logsza的走势基本一致，有较强的相关性。
但是并不能看出logsha与logsza
是否平稳。
图 6 logsha与logsza的分布折线图
(2)直方图
logsha的直方图如图 7所示。
从图中可以看出，数据的分布为右偏，非正态分布。
其JB统计量为252.1483，虽然远小于sha的JB统计量值，但是距离0仍然有差距，所以logsha数据并不平稳。
图7 logsha分布直方图
logsza的直方图如图 8所示。
从图中可以看出，数据的分布较复杂，但仍非正态分布。
其JB统计量为220.5935，所以logsza数据并不平稳。
图8 logsza分布直方图
(3)ADF检验
Logsha的ADF检验结果如图 9所示，滞后项m为4。
从图中可以看出，ADF
检验值为-1.590587，大于1%、5%和10%的临界值，所以logsha数据并不平稳。
图9 logsha的ADF检验结果
Logsza的ADF检验结果如图 10所示，滞后项m为2。
从图中可以看出，ADF
检验值为-1.428587，大于1%、5%和10%的临界值，所以logsza数据并不平稳。
图10 logsza的ADF检验结果
4.协整检验
经过上面的分析，发现sha与sza、logsha与logsza都是不平稳的，于是对logsha和logsza进行协整检验。
首先进行logsza对logsha的最小二乘法回归，结果如图 11所示。
图11 logsza对logsha的最小二乘法回归
提取残差resid01，对残差resid01进行ADF检验，滞后项m为3，检验结果如图 12所示。
由检验结果可以看出，ADF检验值为-3.260388，小于5%和10%的临界值，大于1%的临界值，所以残差resid01基本平稳，说明logsha与logsza
有协同关系。
同样进行logsha对logsza的最小二乘法回归，结果如图 13所示。
图13 logsha对logsza的最小二乘法回归
提取残差resid02，对残差resid02进行ADF检验，滞后项m为3，检验结果如图 14所示。
由检验结果可以看出，ADF检验值为-3.273485，小于5%和10%的临界值，大于1%的临界值，所以残差resid02基本平稳，说明logsza与logsha
有协同关系。
图14 残差resid02的ADF检验结果
5.因果检验
下面对logsha与logsza进行格兰杰因果检验，确定哪个变量是另一个变量变化的原因。
分别取滞后阶数m为1、2、3、4、5、6进行检验，检验结果如下
图所示。
图15 滞后阶数为1的格兰杰因果检验结果
图16 滞后阶数为2的格兰杰因果检验结果
图17 滞后阶数为3的格兰杰因果检验结果
图18 滞后阶数为4的格兰杰因果检验结果
图19 滞后阶数为5的格兰杰因果检验结果
图20 滞后阶数为6的格兰杰因果检验结果
从检验结果可以看出：
当原假设为“logsza不是导致logsha变化的原因”（第一行）时，若滞后阶数m较小，则拒绝原假设，说明logsza是导致logsha变化的原因；当滞后阶数m不断增大时，检验结果中的P值也不断增大，所以随着滞后阶数m的增大，logsza不再是导致logsha变化的原因了。
当原假设为“logsha不是导致logsza变化的原因”（第二行）时，不管滞后阶数m大小，检验结果中的P值一直较低，可以拒绝原假设，说明logsha是logsza变化的原因。
综上，logsha是logsza变化的原因。
6.误差纠正机制ECM
即使两个变量之间有长期均衡关系，但是在短期内也会出现失衡，所以下面用ECM对这种短期失衡加以纠正。
经过上面的因果检验，已经知道了sha是sza变化的原因，于是对sha和sza进行最小二乘回归，回归结果如图 21所示。
图21 sha对sza的最小二乘回归
提取残差resid03，通过对d(sza) 和d(sha)、resid03(-1)进行最小而成回归，进行误差纠正，结果如图 22所示。
图22 误差修正模型结果
由修正结果可以看出，resid03的系数-0.018345，而且P值为0.0001，通过了t检验，表明sza的实际值与长期均衡之间的差异有1.8345%得以纠正。
由于resid03的系数显著，而且为负数，说明sha和sza之间存在的长期稳定关系制约着sha和sza的变化，促使它们走向均衡。
这也符合上证市场和深证市场的实际情况。
7.经济学分析
从以上分析来看，上证市场与深证市场的相关度很高，这可以从它们的折线图和相关系数0.94看出来。
这是由于两个市场皆属于中国大陆的证券市场，投资群体、投资理念大致相同，所以两个市场互相影响，联系密切。
从因果检验的结果来看，深证市场是随着上证市场的变动而变动的。
上证市场领先于深证市场变动的原因可能是上证市场的股票数量、资金数额不同导致的。
而且在上证市场上市的一般是比较成熟的企业，相比于深证市场的中小板要更加稳定，所以深证市场随着上证市场的变动而变动。