金融计量学-时间序列分析视角教学设计
应用计量经济学时间序列分析第二版教学设计
应用计量经济学时间序列分析第二版教学设计一、课程简介本课程是应用计量经济学时间序列分析的进阶课程，为研究生课程。
本课程主要包括时间序列分析的理论、方法和应用。
学生需要掌握时间序列数据的基本性质，了解常见的时间序列分析方法，掌握时间序列建模的基本步骤，能够进行时间序列分析的实证研究。
本课程要求学生具有计量经济学基础知识，并具备一定的数理统计基本功。
二、教学目标•让学生了解时间序列建模的基本概念和原理；•培养学生分析经济数据的时间序列属性的能力；•帮助学生掌握经济时间序列分析的常用方法和技巧，提高他们的实证研究能力；•通过作业和课堂讨论，激发学生的思考和独立解决问题的能力。
三、教学内容任务一：Introduction（2学时）•时间序列的概念和特征•时间序列的建模方法和研究意义•时间序列分析软件Eviews的介绍和应用实例任务二：时间序列构建（4学时）•时间序列的构建与描述性统计•时间序列相关性的检验和解释•时间序列预处理和分析任务三：线性时间序列模型（6学时）•时间序列模型的概念和基本假设•线性时间序列模型的描述和方法•时间序列模型参数的估计和检验任务四：非线性时间序列模型（6学时）•非线性时间序列模型的概念和基本假设•ARCH、GARCH等常见非线性模型的描述和应用•时间序列模型诊断和预测方法任务五：实证研究案例（6学时）•时间序列模型在实证研究中的应用举例•学生根据给定的数据，自行构建时间序列模型并进行实证分析•学生撰写报告，展示实证研究成果四、教学方法本课程采用理论授课和案例分析相结合的方式进行。
理论授课部分重点讲解时间序列模型的理论和方法，学生需要做好笔记，深入理解模型的基本概念和假设。
案例分析部分分组进行，学生一起讨论如何构建时间序列模型、估计参数和预测结果等问题，老师进行指导和点评。
学生需要提交课后作业和学期末的实证研究报告。
五、教学评估方法•平时成绩：包括出勤和参与度，以课堂表现和课后作业完成质量为考核标准•作业成绩：课后作业的完成情况和成果，包括计算题和理论题•课程论文：学生自行选择研究主题，构建时间序列模型，撰写时间序列分析实证研究论文•期末考试：对学生全年学习情况进行考核，考查学生对时间序列模型的理论和应用情况六、参考资料•《时间序列分析基础》（高邦靖著）•《应用时间序列分析》（哈瑞·麦克菲尔兰、马克·S.哈罗德著）•《实证时间序列分析》（蒂米·温廷格、哈里·科氏著）。
金融时间序列分析教学设计
金融时间序列分析教学设计一、教学背景与目的金融时间序列分析是金融学中的一种重要方法，用于分析金融市场和企业的收益、波动和风险等。
本课程旨在帮助学生们掌握金融时间序列数据的基本概念、特征分析和预测模型等知识，以提升其在金融领域的应用能力。
二、教学内容1.金融时间序列数据介绍–时间序列数据基本概念–金融市场中的时间序列数据–常用时间序列数据的获取和处理方法2.金融时间序列数据特征分析–时间序列的分类和判定准则–平稳性检验及相关数学基础知识–均值方差模型（ARMA模型）及其拟合3.金融时间序列建模与预测–自回归移动平均模型（ARIMA模型）及其拟合–季节性时间序列建模及预测–ARCH、GARCH模型4.金融时间序列分析实战应用–金融时间序列数据分析软件介绍–金融时间序列数据实战案例分析–实战应用中的注意事项和技巧三、教学方法本课程采用理论教学与实践相结合的教学方法，注重学生的主动学习和实践能力培养。
具体教学方法如下：1.理论授课：通过PPT讲授，结合案例分析，引导学生理解和掌握金融时间序列分析的基本概念、特征和应用方法。
2.实验操作：提供金融时间序列数据分析软件，进行实践和模拟操作，让学生们在实验中深化对理论的理解。
3.课程设计：根据金融时间序列分析的实际应用需求，让学生们进行课程设计，包括数据获取、预处理、拟合和预测等环节。
四、教学评估本课程评估分为两个部分，一是平时作业，二是期末考试。
1.平时作业：包括实验报告、数据练习、理论考试等。
2.期末考试：主要测试学生对于金融时间序列分析的理解和应用能力。
五、教学资源1.课本：《金融时间序列分析》（Danica Prevendar，2016）2.PPT教学材料：包括理论讲解、案例分析、实践操作等。
3.数据分析软件：R、MATLAB等。
六、总结本课程旨在帮助学生们掌握金融时间序列数据的基础理论和实践应用，提升其在金融领域的数据分析能力和实践操作技能。
通过本课程的学习，让学生们在实际应用中了解金融时间序列分析的实际用途，并解决相关问题，提升其在金融领域的竞争力。
2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第14章第1节
(14.20)
这样，可以把模型(14.19)重新写成
VAR(1)模型的形式，即：
St PSt1 Vt （14.21）
在一阶MS模型中，我们还可以得到比 模型(14.23)更一般的结论，即：
E(Vt Sti ) 0,i 0
无条件期望对应的是其中一个状 态的期数占总共状态期数的比重。我 们知道，对于只有两个状态的MS模型 来说，在每一个时刻点，只有一个状 态，也只有一个扰动项。从模型 (14.16)和(14.21)，我们得到：
可以写成如下形式
Yt Yt
X t0 X t1
t0 t1
t0
iid
(0,
2 0
),
st
0
t1 iid (0,12 ), st 1
其中：Yt、Xt 和 分别表示因变量、自变 量矩阵以及系数矩阵。
14.2.4 状态变量的属性
MS模型中不同区制（状态）持续 的时间、区制的期望、区制的向量表 示形式以及利用向量形式的区制形式 预测未来的状态，是状态变量属性中 最重要的几个方面，我们下面分别进 行介绍。
s10
p f1( y1) (1 p) f0 ( y1)
当我们考虑更一般的情况时，则 可以把模型(14.34)拓展为：
Pr| It1]
f ( yt | t1
其中： 1 Pr[s1 1| It1] Pr[st , st1 | It1] st1 0
(1 p){1 p p2
p p2
p2 }
(1
p)
1
1
p
p 1 p
p2 1 p
1 p p2
（14.12）
1 1 p
同理，如果假设
st1 st2 st j 0, st j 1
2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第15章第1节
CAPM假设的核心是认为市场满足 完全、无摩擦和信息完全对称的条件 ，市场中的投资者为具有马柯维茨理 论中所描述特征的理性经济人。
i
Cov(ri , rm )
2 m
15.1.2 证券市场线
无套利定价模型（APT）假设比较 宽松，而且不需要像CAPM那样依赖市 场组合。APT的成立应包括以下假定条 件：投资者有相同的预期；投资者规 避风险并追求效用最大化；完美市场 。它没有CAPM成立所需要的无税收和 无风险利率借贷等假设。
APT的资产定价公式
E(ri ) 0 1bi1 2bi2 kbik
ri rf i (rm rf ) i
在式中再加入一个截距项得到，
ri rf i i (rm rf ) i
ri rf i i (rm rf ) i
如果CAPM成立，则i 应为零且 i 显
著不为零，所以实证结果的关键是 i
和 i 显著性检验。
15.2.2 布莱克-詹森-斯科尔斯（ Black-Jenson-Scholes）方法
在一般均衡框架下获得的证券市场线
（Security Market Line, SML）是CAPM理 论的核心结论，其形式如下 ：
i
Cov(ri , rm )
2 m
组其合中的,E预(ri )期、收E(r益m )分率别，是rf 某是资无产风和险市收场益 率。
图15-1 证券市场线
E(r)
SML
rf
β
如图15-1，证券市场线描述了预
（4）存在一种无风险利率，投资者在此 利率水平下可以无限制地贷出和借入任 意数量的资金。
时间序列分析课程设计
时间序列分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解时间序列分析的基本概念，掌握时间序列数据的结构特征和常见的时间序列模型。
2. 使学生掌握时间序列平稳性检验和自相关函数、偏自相关函数的绘制与分析方法。
3. 帮助学生了解时间序列预测的常用算法，如ARIMA模型、指数平滑等，并掌握其应用场景。
技能目标：1. 培养学生运用时间序列分析方法处理实际问题的能力，学会运用统计软件进行时间序列数据的分析、建模和预测。
2. 提高学生运用所学知识解决实际问题时的时间序列模型选择和参数估计能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对时间序列分析的兴趣，激发学生主动探索和研究的精神。
2. 引导学生认识到时间序列分析在实际问题中的应用价值，提高学生的数据分析和解决实际问题的能力。
3. 培养学生的团队合作意识，提高学生在团队中沟通、协作的能力。
课程性质分析：本课程为数据分析方向的专业课程，旨在帮助学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，培养学生运用时间序列分析解决实际问题的能力。
学生特点分析：学生为高年级本科生，已具备一定的数学基础和统计分析能力，对时间序列分析有一定的了解，但尚需深化理论知识，提高实际操作能力。
教学要求：1. 结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
2. 采取启发式教学，引导学生主动参与课堂讨论，培养学生的创新思维。
3. 强化课堂互动，关注学生的个体差异，提高教学效果。
二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、时间序列数据的组成、时间序列的分类及性质。
教材章节：第一章 时间序列分析概述2. 时间序列数据的预处理：数据清洗、数据变换、平稳性检验。
教材章节：第二章 时间序列数据的预处理3. 时间序列模型：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）。
教材章节：第三章 时间序列模型4. 时间序列预测方法：指数平滑法、季节性模型、周期性模型。
2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学ppt课件第7章第1节
二次型时间趋势模型是非线性趋 势模型中比较简单和常见的类型之一， 其模型可以写成
因为上面的模型中时间趋势项的 最高阶是二次方的形式，所以这样的 模型称为二次型时间趋势模型。
图7-5
上交所证券交易总额与二次型时间趋势模型拟合结果
需要说明的是，单纯从拟合效果 来判定模型设立形式并不一定是最合 适的选择，因为计量模型设立的另外 一个重要原则是简约(parsimony)。 对于非线性时间趋势模型更是如此。
对比得出，
可以得到AR(1)模型对应的预测误差 项的方差及其标准差表达式
表7-1 预测准确度的 常用度量指标
7.4 预测准确定的度量指标
金融计量学
第7章 预测理论与应用
7.1 基本概念与预测初步 7.2 基于MA模型的预测 7.3 基于AR模型的预测 7.4 预测准确性度量指标
7.1 基本概念与预测初步 7.1.1 基本概念 预测集： 考虑一个时序变量y，拥有历 史数据从1到T。假定没有任何其他信 息，那么对y的未来预测所依据的信息 集可以写成：
计量回归，并且考虑带有常数项c，那 么对应的线性时间趋势模型就是
其中ε表示随机扰动项，暂时假设为独
立同分布； β是回归模型的斜率系数，其正 负决定了y是增长趋势还是减弱趋势序列， 其大小决定了趋势序列的陡峭程度。另外， 在模型中， t的取值完全和时间一一对应。 在初始时点t=1，在第二个时点t=2，以此 类推。如果样本为T，那么t的取值就是(1， 2 ， … ，T- 1 ，T)。
(3)基于时间趋势模型的预测分析 假定我们现在处于时刻T，我们的
预测期是h，那么根据线性时间趋势模 型，我们可以写出h期以后序列y的点 预测值对应的表达式，即
实践中的预测结果实际上可以写成
金融时序分析课程设计
金融时序分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握金融时序分析的基本概念、原理及方法。
2. 使学生了解金融市场的波动特征，并运用所学知识对金融时间序列数据进行处理和分析。
3. 帮助学生理解金融时序模型在实际金融领域的应用及其局限性。
技能目标：1. 培养学生运用统计软件进行金融时序数据分析的能力。
2. 提高学生运用金融时序模型进行市场预测和风险评估的技能。
3. 培养学生独立分析和解决金融时间序列问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对金融时序分析的兴趣和热情，激发他们探索金融市场规律的欲望。
2. 增强学生的团队合作意识，培养他们在团队中沟通、协作的能力。
3. 引导学生树立正确的金融风险意识，认识到金融时序分析在实际应用中的价值。
本课程针对高年级金融及相关专业学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，将目标分解为具体的学习成果。
通过本课程的学习，学生能够掌握金融时序分析的基本知识和方法，具备实际操作能力，为未来从事金融研究和实务工作打下坚实基础。
同时，课程注重培养学生的情感态度价值观，使他们在掌握专业知识的同时，具备良好的职业素养和道德观念。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 金融时序分析基本概念与原理：介绍金融时间序列的特点、平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数等基本概念，以及AR、MA、ARMA、ARIMA等主要模型原理。
2. 金融时序模型的建立与预测：讲解金融时序模型的建立过程，包括模型识别、参数估计、模型检验等步骤，并通过实例分析，展示如何运用模型进行市场预测。
3. 金融时序模型的应用：探讨金融时序模型在市场风险评估、投资组合优化、宏观经济预测等领域的应用，以及模型的局限性。
4. 统计软件操作与实践：结合教材内容，教授学生使用R、Python等统计软件进行金融时序数据分析，提高学生的实际操作能力。
5. 案例分析与讨论：选取具有代表性的金融时序分析案例，组织学生进行讨论，培养学生独立分析和解决问题的能力。
2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第2章第1节
5）描述性统计量
让我们对感兴趣的变量进行初步的描述性统计，使用 summarize命令：
. summarize price rep78
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+-----------------------------------------------------------------------------------
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如果数据量不大，更快捷的一种 导入数据的方式就是拷贝与粘贴。例 如，可以直接拷贝待使用的数据，然 后粘贴到工作文档中的相应对象中。 如果在工作文档中尚未建立相应的对 象，需要首先利用上文介绍的方法创 建对象，然后粘贴数据。
5） 绘制图示
15
6）回归分析
在了解了EViews的工作文档建立和 数据导入等知识后，就可以进行初步 的计量回归分析了。假定当前工作文 档中含有两个变量序列，分别示"y" 和"x"。如果我们想要使用"y"对"x"回 归，即：
file=SpreadsheetReadM("realactivitydata","b3: b189",1 );
►你的excel文件中b3到b189（sheet1中）的数据 将被导入到GAUSS中。如果你的数据是以*.dat 形式存储的，那么你可以非常方便的使用下面的 语句来导入数据：
data=loadd(“C:\gauss8.0\data.dat”);
4） STATA的数据导入
Stata有一些系统自带的样本数据，我们现在导入 其中一个自带样本auto.dta数据，使用命令 sysuse auto（sysuse命令同样可以后缀一些选项， 例如sysuse auto, clear，具体内容读者可以查阅 help sysuse），该数据包含了美国1978年的汽车 销售相关数据。 我们可以通过sysuse dir命令来 查看所有Stata自带数据包，如果想了解某个数据 样本包含的具体内容，可以通过describe命令查 看。（正如读者所见，有d有下划线，意味着读者 可以通过只输入一个字母d来代替整个describe命 令）
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金融计量学-时间序列分析视角教学设计
前言
金融计量学是金融领域的重要学科之一，它主要研究金融数据及其规律性。
时间序列分析是金融计量学中一种常用的方法，它可以用于分析和预测股票价格、汇率波动、利率变动等金融数据。
而本文的主要目的就是从时间序列分析的角度，探讨如何将金融计量学融入教学中。
一、教学目标
通过时间序列分析的视角，帮助学生了解金融计量学的基本理论和方法，能够运用时间序列模型对金融数据进行分析和预测。
二、教学内容
本教学设计主要包括以下内容：
1.时间序列分析的基本概念和思路。
包括时间序列数据的定义、时间序
列的组成部分、时间序列的平稳性等。
2.ARIMA模型及其应用。
主要包括ARIMA模型的基本概念、ARIMA模型
的识别、估计和预测方法等。
3.GARCH模型及其应用。
主要包括GARCH模型的基本概念、GARCH模型
的估计与预测方法等。
4.时间序列建模的实践教学。
三、教学方法
本教学设计采用“理论与实践相结合”的教学方法，具体包括以下措施：
1.通过讲授时间序列分析的基本概念和思路，让学生了解时间序列的基
本组成部分、平稳性的检验方法等。
2.通过案例分析的方式，让学生了解如何使用ARIMA模型对时间序列进
行建模和预测。
3.通过小组讨论和实验的方式，让学生了解如何使用GARCH模型对时间
序列进行建模和预测。
同时，学生也可以自由选择相关领域的实际数据进行实践。
4.通过上机实践的方式，让学生熟悉使用计量软件（如R、STATA等）
进行时间序列建模和预测的具体操作。
四、评估方法
为了深入了解学生对本学科的掌握程度，本教学设计采用以下评估方法：
1.期中考试：主要对学生对时间序列分析基本概念和ARIMA模型的手动
计算能力进行评估；
2.期末考试：主要对学生对时间序列分析方法的熟悉程度及口头表述和
批判能力进行评估；
3.实验报告：主要对学生通过实验掌握时间序列建模和预测的能力进行
评估；
4.课堂表现：包括出勤情况、提问积极程度、小组讨论等方面进行综合
评估。
五、教学资源
为了提高教学效果，本教学设计采用以下教学资源：
1.金融计量学教材、时间序列分析教材、计量经济学教材等；
2.相关案例和数据集；
3.R、STATA等计量软件。
六、总结
本教学设计主要从时间序列分析的角度，介绍了金融计量学中常用的ARIMA模型、GARCH模型等方法，同时结合实践教学，让学生掌握了时间序列数据建模和预测的基本能力，对于提升学生金融计量学综合能力具有重要的意义。