預測理論與應用-文庫吧資料
2024-09-06 11:28本頁面
【正文】 9 2 0 1 0(b) 2020年 7月 1日 2020年 10月 29日（ 5天 /周） 數(shù)據(jù)來源： 國泰安數(shù)據(jù)庫 圖 人民幣 /美元匯率 6 . 46 . 87 . 27 . 68 . 08 . 42 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 02020年 7月 1日－ 2020年 11月 12日 數(shù)據(jù)來源： Federal Reserve Bank of St. Louis 圖 美元 /英鎊匯率 0 . 81 . 21 . 62 . 02 . 42 . 81 9 7 5 1 9 8 0 1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5 2 0 1 01971年 1月 4日－ 2020年 11月 12日 數(shù)據(jù)來源： Federal Reserve Bank of St. Louis 圖 中國 CPI通脹率 505101520251 9 9 6 1 9 9 8 2 0 0 0 2 0 0 2 2 0 0 4 2 0 0 6 2 0 0 8 2 0 1 0%1995年 1月－ 2020年 9月 數(shù)據(jù)來源：中國國家統(tǒng)計局、經濟景氣月報 圖 中國 M1增長率（環(huán)比） 642024682 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0%2020年 M01－ 2020年 M11 數(shù)據(jù)來源：中國人民銀行（經作者計算） 從這幾幅圖中可以看到，不同的金融時間序列變量展示出各種各樣的變動軌跡，經濟學者經常把金融時間序列變量的這種隨時間變化的軌跡稱為“動態(tài)路徑”，其中“動態(tài)”一詞的含義實質上就是指“隨時間變化”。 金融時間序列數(shù)據(jù) 廣義地講，將某種金融隨機變量按出現(xiàn)時間的順序排列起來稱為金融時間序列。 隨著學科的發(fā)展，金融計量方法的微觀與宏觀分析也不是絕對涇渭分明的，微宏觀分析的結合也是金融計量分析中經常遇到的現(xiàn)象。 將 AR（ 1）寫成 MA(∞) 的形式，即， 對比得出， 2 2 2 1 2( 1 ) +t t t t ty L L? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?iib ?? 可以得到 AR(1)模型對應的預測誤差項的方差及其標準差表達式 112 2 2 2, 00v a r ( )hh iT h T iiieb? ? ???? ??????112 2 2 2,00v a r ( )hhiT h T iiieb ? ? ???????? ?? 表 51 預測準確度的 常用度量指標 預測準確定的度量指標 金融計量學 張成思 目錄 1. 金融計量學初步 2. 差分方程、滯后運算與動態(tài)模型 3. 平穩(wěn) AR模型 4. 平穩(wěn) ARMA模型 5. 預測理論與應用 6. 非平穩(wěn)時間序列模型 7. 單位根檢驗法 8. 向量自回歸 （ VAR） 模型 9. 結構向量自回歸 （ SVAR） 模型 10. 協(xié)整與誤差修正模型 11. GARCH模型 12. 非線性時序模型 13. CAPM理論與應用 14. 事件研究方法 第一章 金融計量學初步 金融計量學的范疇 金融時間序列數(shù)據(jù) 金融計量分析中的基本概念 金融計量軟件介紹 金融計量學的范疇 金融計量學的范疇涵蓋微觀和宏觀兩個層面。 基于 MA模型的預測 MA(2)模型 可以寫成 其中 WN表示“服從正態(tài)分布的白噪音”，即“高斯白噪音”（ Gaussian white noise）。以 95%的置信區(qū)間為例，置信區(qū)間上限界為 ，其中 表示回歸模型中擾動項的標準差估計值。對于非線性時間趨勢模型更是如此。 二次型時間趨勢模型是非線性趨勢模型中比較簡單和常見的類型之一，其模型可以寫成 因為上面的模型中時間趨勢項的最高階是二次方的形式，所以這樣的模型稱為二次型時間趨勢模型。從擬合結果來看，在 1980年之后的區(qū)間內線性趨勢模型對 CLF的擬合程度相對之前更高。 tty c t??? ? ? 圖 52 基于不同參數(shù)取值的時間趨勢序列 6 0 4 0 2 002040608010 20 30 40 50 60 70 80 90 1 0 0y 1
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