MATLAB金融建模：深入金融建模的世界，掌握金融分析技巧

# 1. MATLAB金融建模概述**

MATLAB金融建模是一种利用MATLAB编程语言进行金融分析和建模的技术。它将MATLAB强大的数值计算和数据分析能力与金融领域的专业知识相结合，为金融专业人士提供了一个强大的工具。

MATLAB金融建模涵盖广泛的应用，包括：

* 回归分析和风险管理
* 资产定价和衍生品定价
* 时间序列分析和机器学习在金融中的应用

# 2. MATLAB金融建模基础

### 2.1 数据结构和处理

#### 2.1.1 矩阵和数组

MATLAB 中的数据主要存储在矩阵和数组中。矩阵是具有相同维数和数据类型的元素的集合，而数组是具有相同数据类型但维度可以不同的元素的集合。

**矩阵**

% 创建一个 3x3 矩阵
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]

**数组**

% 创建一个 1x5 数组
b = [1 2 3 4 5]

**矩阵和数组操作**

MATLAB 提供了丰富的矩阵和数组操作函数，包括：

* **元素访问：** `A(i, j)` 访问矩阵 `A` 中第 `i` 行第 `j` 列的元素。
* **转置：** `A' ` 转置矩阵 `A`。
* **连接：** `[A, B]` 水平连接矩阵 `A` 和 `B`；`[A; B]` 垂直连接矩阵 `A` 和 `B`。
* **数学运算：** `A + B`、`A - B`、`A * B` 等数学运算可以应用于矩阵和数组。

### 2.1.2 时间序列和面板数据

**时间序列**

时间序列是按时间顺序排列的一组数据点。MATLAB 中可以使用 `timeseries` 对象表示时间序列。

% 创建一个时间序列对象
ts = timeseries(rand(10, 1), linspace(0, 10, 10))

**面板数据**

面板数据是由多个时间序列组成的集合，每个时间序列对应一个不同的个体或实体。MATLAB 中可以使用 `panel` 对象表示面板数据。

% 创建一个面板数据对象
data = panel(randn(10, 5), datestr(now), {'A', 'B', 'C', 'D', 'E'})

### 2.2 统计和概率工具

MATLAB 提供了广泛的统计和概率工具，包括：

#### 2.2.1 描述性统计

* **均值：** `mean()` 计算数据的平均值。
* **中位数：** `median()` 计算数据的中间值。
* **标准差：** `std()` 计算数据的标准差。
* **方差：** `var()` 计算数据的方差。

#### 2.2.2 推断统计

* **t 检验：** `ttest()` 执行 t 检验以比较两个组的均值。
* **方差分析 (ANOVA)：** `anova()` 执行 ANOVA 以比较多个组的均值。
* **回归分析：** `regress()` 执行线性回归以拟合数据。

#### 2.2.3 概率分布

MATLAB 支持各种概率分布，包括：

* **正态分布：** `normrnd()` 生成正态分布的随机数。
* **泊松分布：** `poissrnd()` 生成泊松分布的随机数。