金融时间序列分析

2014-8-26 11:27| 发布者: 仙豆| 查看: 444798| 评论: 0|原作者: cruiser

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时间序列分析是重要的数据分析技术。当面对季节性、周期性变化数据时，传统的回归拟合技术难以奏效，此时就需要使用较为复杂的时间序列模型。对于电子商务销售量预测，股市行情预测等众多场景，时间序列是重要的分析利器，各种股市指标，平均线，都可以在时间序列里找到其统计学背景和依据。由于时间序列分析技术的复杂性，我们在基础课程里几乎没有涉及此项内容，现在开设本门课程的目的，就是以金融数据分析作为背景场景，用来剖析此项建模方法的细节和应用场景，由于金融场景对于大部分人来说都比其它场景案例更易于理解，因此时间序列+金融数据分析这两者结合，可谓双剑合璧，更容易达到举一反三的效果。即使本身并非从事金融领域或者将来并无兴趣从事量化投资工作的朋友，也可以在本课程里获益，达到熟练掌握时间序列分析手段的课程目标。

《金融时间序列分析》课程介绍如下：

课程内容：
1 时间序列模型与分析技术详细剖析
2 基于R实现时间序列分析
3 金融基本概念与常见模型、指标
4 时间序列技术应用于金融数据分析

第1课金融数据分析和量化投资、时间序列、统计学的基本概念
第2课金融时间序列的基本性质均值、方差、自相关性、平稳性、随机性
第3课人生就像心电图有高有低——平稳时间序列模型 AR、MA及ARMA模型简介
第4课房价具有上涨趋势，只涨不跌——确定趋势建模通过传统回归方法估计非常数均值趋势模型的参数
第5课不同季节人们的消费习惯也不一样——季节模型针对具有一定循环或周期性的数据
第6课并非所有事情都会一帆风顺——非平稳时间序列分析通过差分平稳化构建的ARIMA模型
第7课实践是检验真理的标准——应用实例与模型比较通过实际的金融数据分析实例来熟悉各个，并比较各个模型的优劣
第8课资产收益波动率并非是一个常数——条件异方差模型及应用讨论用来描述资产收益率的波动率随时间而改变的各种经济计量模型
第9课非线性是常态——金融时间序列的非线性模型及其应用介绍非线性模型的检验与各种非线性时间序列的数学模型及其在金融中的应用
第10课进军多维世界——多元时间序列分析介绍简单的多元模型和协整的相关知识
第11课大道至简——多元时间序列分析的简化与降维主成分分析与因子模型
第12课静止是相对的，运动是的——动态数据的状态空间模型和Kalman滤波的简介
第13课时间序列的发展——马尔可夫链特卡罗方法

授课时间：
课程2017年7月15日开课，课程预计持续时间15周.

授课对象：
这是一门数学+IT+业务（金融）的课程，适合已经学习本站《数据分析，展现与R语言》课程，或具备同样能力的朋友学习进修。

授课讲师：
何翠仪，中山大学统计学专业毕业，炼数成金专职讲师，对金融数据分析多有研究，曾讲授《大数据的统计学基础》等课程及参与多门数据分析课程的助教工作。主持建设炼数成金的R语言认证题库系统（即将上线）。

黄志洪（tigerfish），ITPUB创始人，炼数成金创始人。中山大学海量数据与云计算研究中心主任。数据库专家，数据分析专家，有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。曾经讲授炼数成金上《数据分析、展现与R语言》、《数据分析与 SAS》、《Hadoop数据分析平台》等多门受欢迎课程。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。

收获预期：
熟练掌握时间序列分析技术，并能应用到具体业务场景中去，完成较复杂案例的分析工作

课程试听：

新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元暂存学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！

特别说明如下：
本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元，其中100元为固定收费，另外300是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面和互动作业（每周不超过2小时），则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！

授课方式及培训流程说明：
1、学习方式：通过网络资料学习、论坛互动中老师进行指导及学员之间交流。
2、学习作业：老师每周布置书面及互动作业，学员需按时按质完成作业。
3、老师辅导：根据作业批改中发现的问题，针对性给予辅导，帮助大家掌握知识。
4、结业测验：通过测验，完成学业。

课程FAQ，更多疑问解答请点击这里

全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名，报名方式
网上报名请点击：金融时间序列分析
咨询Email ：edu01@dataguru.cn，edu02@dataguru.cn
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