实例介绍
【实例简介】
基于R的金融时间序列，包含代码及详解
【实例截图】【核心代码】
目录 说明 9 课程内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 教材与参考书 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 下载 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 I R 软件与金融数据特征 11 1 金融数据分析中的 R 软件介绍 13 1.1 本课程的软件需求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2 基本 R 使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.3 生成时间序列数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.4 ts 类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.5 zoo 类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.6 xts 类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 1.7 quantmod 包的功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 1.8 tseries 包的功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 1.9 R 软件的其它时间序列类型和功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 2 金融数据及其特征 61 2.1 资产收益率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 2.2 债券收益和价格 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 2.3 隐含波动率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 2.4 收益率分布特性的探索性分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 2.5 收益率的分布特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 2.6 金融数据的图形 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 2.7 金融数据常用分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 II 线性时间序列模型 117 3 线性时间序列模型 119 3 4 目录 3.1 介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 3.2 平稳性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 3.3 相关系数和自相关函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 3.4 白噪声和线性时间序列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 4 自回归模型 141 4.1 自回归模型的概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 4.2 滞后算子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 4.3 AR(1) 模型的性质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 4.4 AR(1) 模型的自相关函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 4.5 AR(2) 模型的性质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 4.6 AR(p) 模型的性质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 4.7 偏自相关函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 4.8 信息准则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 4.9 AR 模型参数估计方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 4.10 AR 模型检验 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 4.11 AR 模型拟合优度指标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 4.12 用估计的 AR 模型进行预测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 5 移动平均模型 179 5.1 移动平均模型的概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 5.2 移动平均模型的性质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 5.3 移动平均模型定阶 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 5.4 移动平均模型的估计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 5.5 移动平均模型的预测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186 5.6 AR 和 MA 的小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 6 ARMA 模型 189 6.1 ARMA 模型的概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 6.2 ARMA 模型的性质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 6.3 一般 ARMA 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 6.4 ARMA 模型辨识 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 6.5 ARMA 模型预测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 6.6 ARMA 模型的三种表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 7 单位根过程 199 7.1 随机游动 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 7.2 带漂移的随机游动 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 7.3 固定趋势模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 7.4 ARIMA 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 7.5 单位根检验 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 目录 5 8 指数平滑 221 9 季节模型 229 9.1 季节差分 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 9.2 乘性季节模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 9.3 季节哑变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 10 带时间序列误差的回归模型 247 11 长记忆模型 261 11.1 长记忆模型介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 11.2 长记忆模型性质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 11.3 长记忆模型建模实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263 12 模型比较和平均 267 12.1 样本内比较 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 12.2 样本外比较 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 12.3 模型平均 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278 13 线性时间序列案例学习—汽油价格 279 13.1 数据读入与探索性分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280 13.2 AR(5) 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291 13.3 ARMA(1,3) 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297 13.4 固定线性趋势模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 13.5 引入石油价格解释变量的模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302 13.6 使用滞后石油价格解释变量的模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309 13.7 样本外预测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314 14 线性时间序列案例学习—全球温度异常值 319 14.1 数据读入与探索性分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319 14.2 单位根非平稳模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325 14.3 线性固定趋势模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334 14.4 二次固定趋势模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342 14.5 模型比较 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350 14.6 长期预测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355 14.7 讨论 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 357 15 线性时间序列案例学习—美国月失业率 365 15.1 单变量时间序列模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 15.2 一个替代模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375 15.3 模型比较 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381 15.4 使用首次申请失业救济金人数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 382 6 目录 15.5 模型再比较 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 397 III 资产波动率及其模型 405 16 资产波动率模型特征 407 16.1 波动率的特征 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 407 16.2 波动率模型的结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 408 16.3 波动率模型的建立 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 416 16.4 ARCH 效应的检验 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 416 17 ARCH 模型 427 17.1 ARCH 模型公式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 427 17.2 ARCH 模型的性质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 428 17.3 ARCH 模型的优缺点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 429 17.4 ARCH 模型的建模步骤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 430 17.5 ARCH 模型建模实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 436 18 GARCH 模型 457 18.1 GARCH 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 457 18.2 IGARCH 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 478 18.3 GARCH-M 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 479 18.4 附录：蔡瑞祥教授的 IGARCH 建模估计 R 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483 18.5 附录：蔡瑞祥教授的 GARCH-M 建模估计 R 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 19 改进的 GARCH 模型 491 19.1 EGARCH 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 491 19.2 TGARCH 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 504 19.3 APARCH 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 509 19.4 非对称 GARCH 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 515 19.5 附录：蔡瑞胸教授的 EGARCH(1,1) 估计函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 522 19.6 附录：蔡瑞胸教授的 TGARCH(1,1) 估计函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524 19.7 附录：蔡瑞胸教授的 NGARCH(1,1) 估计函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 526 20 随机波动率模型 529 20.1 随机波动率模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 529 20.2 长记忆随机波动率模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 530 21 其它的波动率计算方法 533 21.1 利用高频数据计算波动率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 533 21.2 使用 OHLC 数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 543 21.3 附录：用日数据估计月波动率的 R 函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554 目录 7 22 波动率模型的应用 557 22.1 GARCH 波动率期限结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 557 22.2 期权定价和对冲 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 575 22.3 随时间变化的协方差和贝塔值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 576 22.4 最小方差投资组合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 589 22.5 预测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 600 23 多元时间序列及其应用 623 23.1 弱平稳与互相关矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 623 23.2 向量自回归模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 646 23.3 VAR 建模与应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 657 23.4 协整分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 685 23.5 附录：用到的源程序代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 706 IV 附录 713 A 测试 715
标签： R语言
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