金融时间序列分析详解：方法与应用

金融时间序列分析讲义是一门深入探讨金融市场中时间序列数据特征和行为的课程，由主讲教师徐占东教授授课。课程的核心目的是使学生掌握时间序列分析的基本原理和方法，并能运用这些工具解决实际的金融问题。课程内容广泛，涵盖了多个经典教材和专业期刊，如《金融时间序列的经济计量学模型》、《Introductory Econometrics for Finance》、《金融计量学：资产定价实证分析》等，这些都是理解和实践金融时间序列分析的基石。 课程分为多个模块： 1. 单变量线性随机模型：重点讲解自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）以及单位根检验，这是理解时间序列趋势、季节性和随机波动的基础。 2. 非线性随机模型：包括条件异方差模型（ARCH）和广义自回归条件 heteroskedasticity（GARCH）系列，这些模型在处理金融数据的时变方差和非平稳性方面非常关键。 3. 谱分析方法：通过频域分析来探索时间序列的周期性和结构，有助于识别潜在的周期性模式。 4. 混沌模型：探讨复杂金融系统中可能存在的非线性动力学，如SARIMA模型与Euler-Maruyama方法，用于捕捉不可预测的金融行为。 5. 多变量经济计量分析：涵盖了向量自回归（VAR）模型和协整理论，以及误差修正模型，这些在研究多个变量之间的动态关系和长期均衡时至关重要。 第一章“引论”部分，首先介绍了金融学的基本概念，强调了金融学研究的核心内容——资产时间价值、资产定价理论和风险管理，同时区分了中国传统的金融理论，如货币银行理论和国际金融，以及它们在金融系统中的作用。 通过这门课程的学习，学生不仅将获得扎实的时间序列分析理论基础，还能掌握如何将这些理论应用于实际金融问题的解决，提升金融数据分析和解读的能力。同时，课程也注重理论与实践的结合，让学生了解最新的研究成果，如NBER工作论文和《Journal of Finance》等权威期刊的研究成果，以及中国金融学术研究网上的资源。金融时间序列分析讲义是金融专业学习者提升实证分析技能的重要参考资料。