金融数据的建模与分析

课程编码：1201Z1M05008H 英文名称：Modeling and Analysis of Financial Data 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业普及课 主讲教师：孙佳婧

本课程为应用经济学、金融学专业普及课。随着市场经济的不断发展以及金融研究的深入，业界、学界越来越迫切的需要用定量分析工具去解决金融分析中所遇到的问题，而《金融数据的建模与分析》以揭示金融数据生成过程为目的，旨在为金融学研究和金融政策设计提供了方法。本课程结合理论与应用于一体，采用双语教学。首先，从应用角度介绍与金融时间序列（例如：市场收益率、市场波动等）的建模、分析以及预测，充分考虑到资产之间在收益率以及波动性方面的联动性；同时又涵盖资产定价墨子模型、套利定价理论等金融学经典理论的建模、分析与检验；最后，介绍金融衍生品定价等前言问题。

本科阶段学习过金融学、统计学、计量经济学。

第一章 金融数据简介(Financial Data) 3.0学时
第1节 课程内容概述
第2节 金融数据特征
第3节 如何获取金融数据
第二章 市场收益率(Financial returns) 8.0学时
第1节 自回归移动平均(ARMA：autoregressive moving average models)模型
第2节 向量自回归移动平均模型(VARMA：vector autoregressive moving average models)模型
第3节 如何度量资产收益率之间的联动性
第三章 预测市场波动性 (Predicting return volatility risk) 5.0学时
第1节 介绍一元波动性模型，例如：ARCH、GARCH、EGARCH等
第2节 介绍多元波动性模型，例如：DCC、BEKK-GARCH。介绍如何度量资产波动性之间的联动性
第四章 随机波动模型专题(Stochastic volatility) 9.0学时
第1节 空间-状态模型
第2节 卡尔曼滤波(Kalman filter)
第3节 SV模型
第4节 如何采用卡尔曼滤波估计SV模型
第五章 资产定价模型(Asset pricing models) 8.0学时
第1节 CAPM理论回顾
第2节 CAPM实证检验方法
第3节 套利定价理论
第4节 多因素资产定价模型
第六章 金融衍生品定价(Derivative Pricing) 7.0学时
第1节 布朗运动
第2节 Black-Scholes and Merton 模型
第3节 连续金融(continuous finance)模型的估计、检验

略