一、课程基本信息
课程名称:金融时间序列分析      
英文名称:Financial Time Series Analysis
课程性质:专业方向课
课程属性:非独立设课
适用专业:经济与金融
实验课总学时:16;实验总学分:1
开设学期:第七学期
先修课程:统计学、金融学
二、课程简介
《金融时间序列分析》是经济与金融专业的一门专业方向课。该实验课程主要介绍用Eviews软件实现时间序列分析的主要方法和思想,是以概率论与数理统计为基础,在理解金融时间序列分析的基本原理的前提下,动手对金融时间序列数据进行分析和统计推断。时间序列分析在自然科学、管理科学和金融等领域应用十分广泛,而实验课作为对培养员工统计软件的操作能力和对时间序列分析方法的实际应用,更是不可或缺的一部分。
三、实验课程目的与要求
学习本门课程的目的:通过实验培养员工总体上了解金融时间序列分析的基本思想以及掌握金融时间序列分析方法并建立金融时间序列模型的步骤,能用模型对实际问题进行分析和预测,掌握用Eviews统计软件实现金融时间序列分析方法的技能,达到利用统计软件用时间序列的方法和思路解决实际问题的目的;
学习本门课程的要求:要求员工理解金融时间序列分析的基本原理和实验原理及实验方案,掌握正确操作Eviews统计软件的规程;掌握金融时间序列数据的预处理的方法;掌握平稳时间序列模型(AR、MA、ARMA)的建模过程、估计和检验以及预测;掌握非平稳时间序列模型(ARIMA、ARCH、GARCH)的建模过程、估计、检验和预测的方法;掌握多元时间序列模型的建模及检验过程。
四、考核方式
实验过程及完成情况占实验成绩的50%、实验报告占实验成绩的50%。
即实验成绩=实验过程及完成情况*50%+实验报告*50%
五、实验项目、学时分配情况
	
		
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				 序号 
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				 实验项目名称 
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				 实验学时 
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				 实验类型 
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				 实验要求 
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				 1 
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				 Eviews软件的简单操作技巧 
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				 2 
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				 综合性 
			 | 
			
				 必做 
			 | 
		
		
			| 
				 2 
			 | 
			
				 金融时间序列数据的预处理 
			 | 
			
				 2 
			 | 
			
				 验证性 
			 | 
			
				 必做 
			 | 
		
		
			| 
				 3 
			 | 
			
				 平稳时间序列模型的Eviews实现 
			 | 
			
				 4 
			 | 
			
				 综合性 
			 | 
			
				 必做 
			 | 
		
		
			| 
				 4 
			 | 
			
				 非平稳序列的确定性分析 
			 | 
			
				 2 
			 | 
			
				 验证性 
			 | 
			
				 必做 
			 | 
		
		
			| 
				 5 
			 | 
			
				 非平稳序列的随机性分析 
			 | 
			
				 2 
			 | 
			
				 验证性 
			 | 
			
				 必做 
			 | 
		
		
			| 
				 6 
			 | 
			
				 多元时间序列分析 
			 | 
			
				 4 
			 | 
			
				 验证性 
			 | 
			
				 必做 
			 | 
		
		
			| 
				 合计实验个数:6 
			 | 
			
				 合计学时数:16 
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六、实验内容
实验一、Eviews软件的简单操作技巧
目的要求:熟悉Eviews软件的操作界面;掌握用Eviews创建时间序列的方法。
实验内容:用Eviews创建时间序列数据集。
主要仪器设备:PC微机一台
计划时数:2
实验类型:综合性实验
实验性质:
每组人数:1
实验二、金融时间序列数据的预处理
目的要求:用Eviews对金融时间序列数据进行预处理,包括生成时间序列数据的时序图和自相关图,并对时间序列数据的平稳性进行检验。
实验内容:用Eviews生成时序图,通过观察不同的时序图来对数据的平稳性或随机性进行判断;以太阳黑子数、中国纱产量、奶牛月产奶量等数据为例。
主要仪器设备:PC微机一台
计划时数:2
实验类型:验证性实验
实验性质:
每组人数:1
实验三、平稳时间序列模型的Eviews实现
目的要求:AR、MA和ARMA模型的识别、估计与检验;对模型的优化;用模型进行预测。
实验内容:用Eviews语句建立平稳时间序列模型,分析美国科罗拉多州某加油站的数据。
主要仪器设备:PC微机一台
计划时数:4
实验类型:验证性实验
实验性质:
每组人数:1
 
实验四、非平稳序列的确定性分析
目的要求:对非平稳序列的确定因素进行分解。
实验内容: 用Eviews软件来对确定性因素进行分解;分别用趋势拟合法和指数平滑法对1993-2000中国社会消费品零售总额序列进行季节因素分解。
主要仪器设备:PC微机一台
计划时数:2
实验类型:验证性实验
实验性质:
每组人数:1
实验五、非平稳序列的随机性分析
目的要求:掌握ARIMA模型、ARCH模型和GARCH模型的识别、估计、检验和预测的方法。
实验内容:用Eviews识别非平稳序列;拟合模型中的参数;对序列的未来值进行预测;对1979年12月31日-1991年13月31日外币对美元的日兑换率序列进行建模和预测。
主要仪器设备:PC微机一台
计划时数:4
实验类型:验证性实验
实验性质:
每组人数:1
实验六、多元时间序列分析
目的要求:拟合多元时间序列模型(ARIMAX模型),用单位根检验法检验序列的平稳性,建立误差修正模型(ECM)。
实验内容:用1978-2002年中国农村居民家庭人均纯收入对数序列和生活消费支出对数序列构造多元时间序列模型和ECM模型,并对模型进行检验。
主要仪器设备:PC微机一台
计划时数:4
实验类型:验证性实验
实验性质:
每组人数:1
 
七、教材及参考书
1、教材:
 王燕等.《应用时间序列分析》(第4版).中国人民大学出版社.2015.
2、参考书:
 蔡瑞胸.《金融时间序列分析》(第三版).人民邮电出版社.2012.
                                 
 
大纲执笔:牛秀敏