北京大学金融时间序列分析讲义——R语言实践

"北京大学金融时间序列分析讲义.pdf" 是一份深入探讨金融时间序列的教材，基于R语言，适合学习LSTM、RNN等神经网络模型。内容涵盖金融数据分析、时间序列模型，如ARIMA、单位根过程等，并强调了R软件在处理金融数据中的应用。 这份讲义由李东风教授于2019年春季学期编写，包含了以下主要知识点： 1. **R软件与金融数据特征**： - R软件在金融分析中的重要作用，包括介绍R语言的基础使用和特定包（如quantmod, tseries）的功能。 - 介绍了ts、zoo、xts等不同类型的时间序列数据结构，以及如何生成和操作这些数据。 - 讨论了金融数据的特性，如资产收益率、债券收益与价格、隐含波动率等，并对收益率的分布进行了探索性分析。 2. **金融数据及其特征**： - 描述了资产收益率的概念，以及其在股票市场中的应用。 - 讨论债券收益和价格之间的关系，以及它们如何影响金融市场。 - 隐含波动率的概念，它是期权定价的重要因素，反映了市场对未来波动性的预期。 - 分析收益率分布特性，包括正态性和非正态性，以及使用图形工具进行分析。 - 介绍了常见的金融数据图形，如直方图、箱线图，用于可视化数据的分布和异常值。 3. **线性时间序列模型**： - 平稳性是时间序列分析的基础，包括定义和检验时间序列的平稳性。 - 自相关函数和相关系数的概念，用于衡量时间序列的自相关性。 - 白噪声和线性时间序列模型的解释，白噪声是无趋势、无记忆的随机过程，是构建模型的基础。 - 自回归模型（AR模型）的介绍，包括AR(1)和AR(2)模型的性质、滞后算子、自相关函数等。 - 移动平均模型（MA模型）的概念和性质，以及如何选择阶数和进行估计。 - ARMA模型结合了自回归和移动平均模型的优点，用于描述既有自回归又有滑动平均效应的时间序列。 4. **单位根过程**： - 随机游动和带漂移的随机游动，是单位根过程的基本形式，常用于描述经济变量的长期动态。 - 固定趋势模型，用于捕捉数据中的线性趋势，是单位根过程的一种特殊情况。 这份讲义为理解金融市场的动态变化和预测提供了理论基础，适合金融专业学生、分析师以及对时间序列分析感兴趣的个人学习。通过R语言的实际操作，读者能够掌握处理和建模金融时间序列的关键技能，为进一步研究量化交易和股票价格预测提供有力工具。