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收益率序列统计检验与建模

共计 30 章节

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学习目标 · 核心概念 · 整体框架

课程导入学习目标

收益率定义与类型

简单收益率 · 对数收益率 · 算术与几何收益率的区别与转换

收益率定义类型

收益率序列的数据特征

平稳性 · 自相关性 · 波动聚集

收益率序列的数据…平稳性

描述性统计与可视化

均值 · 方差 · 偏度

描述性统计可视化

正态性检验

Jarque-Bera检验 · Shapiro-Wilk检验 · Kolmogorov-Smirnov…

正态性检验Jarque-Bera

平稳性检验

ADF检验 · PP检验 · KPSS检验

平稳性检验ADF

自相关检验

Ljung-Box检验 · ACF/PACF图 · 识别序列相关性和ARMA阶数

自相关检验Ljung-Box

ARCH效应检验

ARCH-LM检验 · Ljung-Box对平方序列的检验 · 判断波动率聚集

ARCH效应检验

模型识别 · 参数估计 · 残差诊断

差分处理 · 建模流程 · 模型选择（AIC/BIC）

GARCH模型基础

ARCH模型到GARCH模型的演进 · 条件方差方程设定

GARCH模型基础

GARCH · EGARCH · GJR-GARCH

波动率建模的扩展

IGARCH · FIGARCH · Component GARCH

波动率建模的扩展IGARCH

厚尾分布建模

学生t分布 · GED分布 · 偏斜t分布

厚尾分布建模学生t分布

收益率序列的分布拟合

参数估计（MLE） · 拟合优度检验 · 风险价值（VaR）计算

收益率序列的分布…MLE

基于历史模拟 · 参数法（正态 · t分布）

极值理论（EVT）

BMM · POT方法 · 用于尾部风险建模

EVT极值理论

多变量收益率序列

协整检验 · Granger因果检验 · 向量自回归（VAR）基础

多变量收益率序列协整检验

DCC-GARCH模型

动态条件相关 · 多资产波动率建模与相关性分析

DCC-GARCH模型

Copula函数基础 · 常用Copula（Gaussian · t

Copula函数基础

机器学习方法

随机森林 · XGBoost · LSTM在收益率预测与波动率建模中的…

机器学习方法随机森林

模型评估与比较

损失函数（MSE · MAE · QLIKE）

模型评估比较

回测与风险检验

Kupiec检验 · Christoffersen检验 · VaR模型回测

回测风险检验

股票指数日收益率序列的完整分析流程（… · 检验 · 建模

案例实战股票指数日收益率…

汇率收益率序列的波动率建模与VaR计…

案例实战VaR

加密货币收益率序列的厚尾与波动聚集特…

案例实战加密货币收益率序…

常见问题与陷阱

数据频率选择 · 异常值处理 · 模型过拟合

常见问题陷阱

软件工具与编程实践

Python（statsmodels · arch · scipy）和R（rugarch

软件工具编程实践

构建一个完整的收益率序列分析报告 · 从数据清洗到模型选择与风险度量

综合项目构建一个完整的收…

课程总结与进阶方向

回顾核心知识点 · 探讨高频数据 · 已实现波动率

课程总结进阶方向