Financial Time Series Training Course

第一篇 VaR与极值理论

第1讲 VaR基本理论

第2讲 VaR的RiskMetrics计算方法

第3讲 VaR计量模型计算方法

第4讲 VaR的经验分位数计算方法

第5讲 分位数回归理论与案例

第6讲 基于分位数回归的VaR计算

第7讲 极值理论原理

第8讲 极值理论估计方法

第9讲 基于传统极值理论的VaR计算

第10讲 基于传统极值理论的VaR讨论

第11讲 基于传统极值理论的Return Level计算

第12讲 POT极值理论原理

第13讲 POT极值理论参数估计

第14讲 基于POT极值理论的VaR计算

第二篇 多元协整(Multicointegration)及向量误差修正模型(VECM)

第1讲 伪回归概念及其后果

第2讲 协整理论与应用

• 2.1 协整与共同趋势

• 2.2 协整系统模拟

第3讲 误差修正模型

第4讲 基于残差的协整检验

第5讲 基于stock&Waston法的协整向量与ECM估计

第6讲 协整VAR相关理论

第7讲 Johansen协整检验

第8讲 协整检验实例分析

第9讲 协整VECM极大似然估计与应用

第10讲 用VECM构建交易策略

第三篇 自回归条件异方差模型

第1讲 介绍ARCH & GARCH

第2讲 估计条件均值和方差

第3讲 随机过程ARCH(1)

第4讲 AR(1)/ARCH(1)模型

第5讲 ARCH(p)模型

第6讲 \(ARIMA(p_A,d,q_A)\)/\(GARCH(p_G,q_G)\)模型

• 6.1 \(ARIMA(p_A,d,q_A)\)/\(GARCH(p_G,q_G)\)模型残差分析

第7讲 长尾GARCH模型

第8讲 GARCH模型和ARMA模型

第9讲 GARCH模型实例

第四篇 成分分析和因子模型

第1讲 降维

第2讲 主元分析PCA

第3讲 Factor Models

第4讲 Fitting Factor Models by Time Series Regression

• 4.1 Fama and French Three Factor Model

• 4.2 Estimating Expectations and Covariances of Asset Returns

第5讲 Cross-Sectional Factor Models

第6讲 Statistical Factor Models

• 6.1 Varimax Rotation of the Factors

第7讲 独立成分分析ICA(Independent Component Analysis)

第8讲 PCA和ICA的比较