英国财务中的时间序列分析与预测辅导

同学你好，我们可以辅导英国财务中的时间序列分析与预测Time Series Analysis and Forecasting in FinanceMATH68032课程。

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英国财务中的时间序列分析与预测辅导

本课程单元涵盖了对时间序列数据的实证分析有用的各种概念和模型。介绍时域时间序列分析的基本概念，为学生提供分析时间序列数据的经验。

This course unit covers a variety of concepts and models useful for empirical analysis of time series data.To introduce the basic concepts of the analysis of time series in the time domain and to provide the students with experience in analysing time series data.

学习内容目标：

解释平稳和积分单变量时间序列的概念和一般性质。

解释线性滤波器和线性预测的概念，并导出时间序列的最佳线性预测。

将后移算子和特征方程根的概念应用于时间序列模型的研究。

解释自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)和季节性自回归综合移动平均(季节ARIMA)时间序列的概念，并推导了它们的基本性质。

将辨识、估计、诊断检验和模型选择的基本方法应用于时间序列建模。

解释多元时间序列分析中的一些基本概念——多元自回归模型、联合平稳性和协整。

解释异方差的概念，导出广义自回归条件异方差(GARCH)模型的基本性质。

应用统计推断的原理来评估适合于时间序列的类GARCH和ARMA-GARCH模型，预测波动性，并推断基础金融资产中是否存在杠杆和不对称等性质。

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