《金融时间序列分析》复习答疑要点

一、考试题型判断题（10—15分）、填空题（20分）、问答题（10分）、计算题（40分）、综合分析题（15—20分）二知识要点第一章：1、 时间序列的定义；时间序列是按时间间隔的顺序而形成的随机变量序列，大自然界、社会经济等领域的统计指标都依年、季、月或口统计其指标值,随着时间的推移，形成了统计指标的时间序列.2、 平稳时间序列建模步骤：・第一步，对时间序列进行特性分析・第二步，模型的识别与建立，这是建立ARMA模型的重要一步・第三步，模型的评价，并利用模型进行预测3、 非平稳时序转换为平稳时序的常见方法;（1） 差分（2） 季节差分（3） 函数变换与差分的结合运用4、 金融时间序列分析主要研究内容；-研究金融过程的动态结构・探索金融变量之间的动态关系-对金融数据进行季节或其它形式的周期调整（如口内效应、周效应等）-通过对具有自相关关系的模型误差第三章：1、 延迟算子定义；当前序列乘以一个延迟算子就表示把当前序列值的时间向过去拨一个时刻BXt=Xt-i2、 AR（1）模型的均值、方差，例3.1；分析，改进用时间序列进行回归分析的模型■对均值或波动率进行点预测或区间预测第二章：1、严平稳、宽平稳的统计定义；区别与联系；定义：严平稳：滞后h阶的序列和（Xtl...Xtn｝具有相同的联合分布宽平稳：｛X（t）｝为随机过程，若所有二阶距都存在，并且对任意的t属于T,E[x（t）]=U为常数，对任意】（s,t）只与时间差t・s有关。区别：严平稳是从分布函数定义的，宽平稳是从统计性质上定义的联系:P282、纯随机过程定义、白噪声序列定义；纯随机过程：随机过程是由一个不想管的随机变量序列构成，即对于所有s不等于t,随机变量Xs和Xt的协方差均为零，即Xs和Xt互不相关。白噪声序列：方差和期望为常数的纯随机过程（协方差为零）3、实验二P43平稳性检验，纯随机性判断，原假设与备择假设：H0：相关度=0（是纯随机序列）；H1：至少一个相关度不为零。（非纯随机序列）均值：E(Xt)=u=c/(l-<b)方差：Var(Xt)=oA2/(l-<bA2)3、MA(1)、MA(q)模型均值、方差:MA⑴均值：E(Xt)=u方差：Var(Xt)=(1+0A2)。八2MA(q)均值：E(Xt)=u方差：VM(Xt)=(l+O1八2+02W+...+QqW) 3、非平稳时序建模主要步骤；oA2凡是文中涉及的公式都要记住;4、 AR(1)模型的格林函数、MA(1)模型的逆函数；AR(1)的格林函数：Gj=0t%j=0、1、2、3...)格林函数的一■般公式：GO=1;：G1=GO*。1;G2=G1*4>1+GO*4>2;MA(1)模型的逆函数：。。p66例3.95、 AR(1)、AR(2)模型的偏自相关系数：AR(l):<bll=Pl=<i)l；<t>22=0AR(2):<l>ii=Pi=<t>1/(1-4>2)；4>22=4>2；4)33=06、 第78页,表3.1；7、 习题三：1、2、3、11、12、13第五章1、 AR、MA和ARMA模型的自相关系数和偏自相关系数的统计特性：AR模型PACF截尾，ACF拖尾；MA模型ACF截尾，PACF拖尾，ARMA双拖尾2、 例5.1、5.2、5.3；3、 例5.6：模型估计，截尾处之后的不大于二倍标准差(一倍标准差)的应大于95%(68.3%)第六章1、 例6.4、6.5、6.6；参数估计2、 第6.5节全部内容：例6.12、6.13、6.143、