非平稳金融时间序列模型
269 字
1 分钟
非平稳金融时间序列模型
课程导航
- 课时 1:时间序列初步(Time-series Preliminaries)
- 课时 2:差分方程、滞后运算与动态模型(Difference Equations, Lag Operators, and Dynamic Models)
- 课时 3:平稳时间序列:AR 模型(Stationary Time Series: AR Models)
- 课时 4:平稳金融时间序列:ARMA 模型(Stationary Financial Time Series: ARMA Models)
- 课时 5:预测理论与应用(Forecasting Theory and Applications)
- 课时 6:非平稳金融时间序列模型(Nonstationary Financial Time-series Models)
- 课时 7:金融计量中的条件异方差模型(Conditional Heteroskedasticity Models)
- 课时 8:向量自回归(VAR)模型(Vector Autoregression)
- 课时 9:协整与误差修正模型(Cointegration and Error-correction Models)
本章范围
本章对应课程第 6 章,将围绕**非平稳金融时间序列模型(Nonstationary Financial Time-series Models)**建立完整教程,并承接前面章节中的稳定性、滞后多项式与预测框架。
Note
本章当前为课程占位页。正文将在读取并核验对应 PPT 后,按照金融计量学写作规范补齐定义、非平稳结构、模型条件、检验方法与例题。
文章分享
如果这篇文章对你有帮助,欢迎分享给更多人!
相关文章 智能推荐
1
平稳金融时间序列:ARMA 模型
金融计量学 金融计量学第 4 章,系统整理 MA(q)、可逆性、ARMA(p,q)、ACF/PACF 识别、序列相关检验、信息准则与残差诊断。
2
平稳时间序列:AR 模型
金融计量学 金融计量学第 3 章,系统整理自协方差、自相关、白噪声、AR(1)、AR(2)、AR(p)、Yule–Walker 方程与偏自相关函数。
3
时间序列初步
金融计量学 金融计量学第 1 章,建立随机过程、时间序列、金融时间序列、收益率、平稳性以及时间序列分析与预测的基本概念。
4
预测理论与应用
金融计量学 金融计量学第 5 章占位页,对应时间序列预测理论与应用课程内容。
5
金融计量中的条件异方差模型
金融计量学 金融计量学第 7 章占位页,对应金融时间序列条件异方差模型课程内容。
随机文章 随机推荐