曼徹斯特大學(xué)的MATH68032（金融中的時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)）課程涵蓋了對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析所需的各種概念和模型，介紹了時(shí)域時(shí)間序列分析的基本概念，并為學(xué)生提供了分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)。以下是對(duì)MATH68032課程重點(diǎn)內(nèi)容的總結(jié)梳理，希望對(duì)你有所幫助。

一、曼大MATH68032課程重點(diǎn)內(nèi)容

1、經(jīng)濟(jì)和金融時(shí)間序列、資產(chǎn)回報(bào)的介紹和示例?；灸Ｐ停喊自肼?、隨機(jī)漫步、AR(1)、MA(1)。

2、靜態(tài)時(shí)間序列。自協(xié)方差和自相關(guān)函數(shù)。線性預(yù)測(cè)。尤勒-沃克方程。自相關(guān)和部分自相關(guān)函數(shù)的估計(jì)。

3、靜態(tài)時(shí)間序列的模型：自回歸（AR）模型、移動(dòng)平均（MA）模型、自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型。季節(jié)性 ARMA 模型。特性、估計(jì)和模型建立。診斷檢查。

4、非平穩(wěn)時(shí)間序列。方差的非平穩(wěn)性。均值的非平穩(wěn)性。確定性趨勢(shì)。綜合時(shí)間序列。ARIMA和季節(jié)性ARIMA模型。用 ARIMA 模型模擬季節(jié)性和趨勢(shì)。

5、過(guò)濾、指數(shù)平滑、季節(jié)調(diào)整。

6、非線性模型：閾值 AR、雙線性模型。協(xié)整。

7、多變量時(shí)間序列。靜態(tài)、自相關(guān)和交叉相關(guān)。多變量自回歸模型。馬爾可夫特性。用馬爾可夫形式表示單變量自回歸模型。

8、基于模型的預(yù)測(cè)，從 ARMA 到 ARIMA。

9、條件異方差模型：ARCH型模型。波動(dòng)率預(yù)測(cè)。

10、時(shí)態(tài)轉(zhuǎn)換模型。

二、曼大MATH68032課程學(xué)習(xí)成果

1、解釋靜態(tài)和綜合單變量時(shí)間序列的概念和一般性質(zhì)。

2、解釋線性濾波和線性預(yù)測(cè)的概念，并推導(dǎo)出時(shí)間序列的最佳線性預(yù)測(cè)器。

3、將后移算子和特征方程根的概念應(yīng)用于時(shí)間序列模型的研究。

4、解釋自回歸（AR）、移動(dòng)平均（MA）、自回歸移動(dòng)平均（ARMA）和季節(jié)性自回歸綜合移動(dòng)平均（季節(jié)性 ARIMA）時(shí)間序列的概念，并推導(dǎo)其基本性質(zhì)。

5、在建立時(shí)間序列模型時(shí)應(yīng)用識(shí)別、估計(jì)、診斷檢查和模型選擇的基本方法。

6、解釋多元時(shí)間序列分析中的一些基本概念：多元自回歸模型、聯(lián)合平穩(wěn)性和協(xié)整。

7、解釋異方差的概念，推導(dǎo)廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型的基本性質(zhì)。

8、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)推斷原理評(píng)估時(shí)間序列的 GARCH 類和 ARMA-GARCH 模型，預(yù)測(cè)波動(dòng)性，并推斷相關(guān)金融資產(chǎn)是否存在杠桿和不對(duì)稱等特性。

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