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     R—時間序列之金融案例分析中級培訓

第一篇 VaR與分位數回歸
第1講 VaR基本理論

第2講 VaR的RiskMetrics計算方法

第3講 VaR計量模型計算方法

第4講 VaR的經驗分位數計算方法

第5講 分位數回歸理論與案例

第6講 基于分位數回歸的VaR計算

第二篇 極值理論與VaR
第1講 極值理論原理

第2講 極值理論估計方法

第3講 基于傳統極值理論的VaR計算

第4講 基于傳統極值理論的VaR討論

第5講 基于傳統極值理論的Return Level計算

第6講 POT極值理論原理

第7講 POT極值理論參數估計

第8講 基于POT極值理論的VaR計算

第三篇 金融時間序列長記憶性與應用
第1講 金融時間序列長記憶相關概念

第2講 時間序列長記憶性檢驗

2.1 R/S檢驗

2.2 GPH譜回歸檢驗

第3講 長記憶參數估計

3.1 R/S分析

3.2 周期圖方法

3.3 Whittle 方法

第4講 FARIMA模型估計

第5講 半參數分數自回歸（SEMIFAR）估計

第6講 FIGARCH和FIEGARCH模型估計

6.1 FIGARCH和FIEGARCH模型原理

6.2 長記憶GARCH模型的估計

6.3 ARMA-FIGARCH模型和引入外生變量GARCH模型估計

第7講 長記憶模型的預測

7.1 FARIMA和SEMIFAR模型預測

7.2 FIGARCH和FIEGARCH模型預測

第四篇 協整誤差修正與應用
第1講 偽回歸概念及其后果

第2講協整理論與應用

2.1 協整與共同趨勢

2.2 協整系統模擬

第3講誤差修正模型

第4講基于殘差、協整向量已知的協整檢驗

第5講基于殘差、協整向量未知的協整檢驗

第6講基于stock&Waston法的協整向量與ECM估計

第7講協整VAR相關理論

第8講 Johansen協整檢驗

第9講協整檢驗實例分析

第10講協整VECM極大似然估計與應用

第11講 VECM預測分析