课程安排
先决条件
MATLAB在金融应用中的应用以及时间序列建模概念的知识。
该课程已获GARP批准，有7个GARP CPD学分。如果您是经认证的FRM或ERP，请将此活动记录在您的信用跟踪器http://www.garp.org/cpd
MATLAB时间序列建模
这一天的课程提供了一个全面的介绍时间序列建模使用MATLAB®和计量经济学的工具箱™．本课程适用于经济学家、分析师和其他有MATLAB经验的金融专业人士，他们需要开发和维护时间序列模型。本课程遵循开发时间序列模型的标准Box-Jenkins程序。高级课程主题包括:
- 预处理时间序列数据
- 识别时间序列数据的长期和季节性趋势
- 使用假设检验检验数据的平稳性
- 创建并拟合ARIMA和GARCH时间序列模型到数据集
- 比较不同模型对相同数据的适用性
- 用蒙特卡罗模拟分析模型动力学
- 使用拟合模型预测数据
MATLAB时间序列建模
先决条件
MATLAB在金融应用中的应用以及时间序列建模概念的知识。
该课程已获GARP批准，有7个GARP CPD学分。如果您是经认证的FRM或ERP，请将此活动记录在您的信用跟踪器http://www.garp.org/cpd
| 第一天的第一天 | |
|---|---|
| 为模型拟合准备数据 | 摘要目的:通过确定趋势和应用数据转换为模型拟合准备时间序列数据。
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| 模型选择与拟合 | 摘要目的:使用诊断工具为给定的时间序列选择一组合适的候选ARIMA和GARCH模型。识别、创建和拟合候选时间序列模型到数据。
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| 评估模型是否合适 | 摘要目的:计算和评估模型诊断，以确保模型的正确性、适用性和可靠性。
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| 预测和仿真 | 摘要目的:预测模型来预测未来的数据。运用蒙特卡罗模拟技术模拟样本轨迹和统计。
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