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MIT金融數(shù)學(xué)科研項(xiàng)目：時(shí)間序列模型在金融市場(chǎng)中的應(yīng)用與R語(yǔ)言實(shí)踐

2025-04-30 10:56:58

項(xiàng)目基本信息

專(zhuān)業(yè)類(lèi)別

理工

參加形式

線上

適合人群

適合金融數(shù)學(xué)、金融經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融數(shù)據(jù)分析、股票投資、商業(yè)分析等專(zhuān)業(yè)或希望修讀相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生；學(xué)生需具備隨機(jī)變量、概率論等相關(guān)知識(shí)并熟練掌握R語(yǔ)言的高中生及大學(xué)生人群。

導(dǎo)師介紹

Peter

MIT終身教授

Peter 導(dǎo)師以優(yōu)異的成績(jī)獲得哈佛大學(xué)(Harvard University)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位，并當(dāng)選為Phi Beta Kappa Alpha Chapter的成員。后續(xù)他攻讀統(tǒng)計(jì)學(xué)，獲得了帝國(guó)理工學(xué)院(Imperial College London)的碩士學(xué)位以及加州大學(xué)伯克利分校(University of California Berkeley)的博士學(xué)位。Peter 曾任哈佛大學(xué)統(tǒng)計(jì)系教授，任教期間獲得了美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)的博士后數(shù)學(xué)科學(xué)研究獎(jiǎng)學(xué)金。隨后成為麻省理工學(xué)院Sloan管理學(xué)院終身教授兼首席研究科學(xué)家，在經(jīng)濟(jì)和管理科學(xué)計(jì)算研究中心(CCREMS)和國(guó)際金融服務(wù)研究中心(IFSRC)進(jìn)行研究。他是風(fēng)險(xiǎn)管理項(xiàng)目組的積極成員，并開(kāi)發(fā)了納入行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)RiskMetrics方法論的分析方法。現(xiàn)為麻省理工學(xué)院數(shù)學(xué)系金融數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)講師。2014年在北京交通大學(xué)全球暑期學(xué)校任教期間，被聘為計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院特聘教授。

項(xiàng)目背景

時(shí)間序列是指將某種現(xiàn)象某一個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)在不同時(shí)間上的各個(gè)數(shù)值，按時(shí)間先后順序排列而形成的序列。時(shí)間序列法是一種定量預(yù)測(cè)方法，亦稱(chēng)簡(jiǎn)單外延方法，在統(tǒng)計(jì)學(xué)中作為一種常用的預(yù)測(cè)手段被廣泛應(yīng)用。時(shí)間序列分析在第二次世界大戰(zhàn)前應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)。二次大戰(zhàn)中和戰(zhàn)后，在軍事科學(xué)、空間科學(xué)、氣象預(yù)報(bào)和工業(yè)自動(dòng)化等部門(mén)的應(yīng)用更加廣泛。時(shí)間序列分析(Time series analysis)是一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法。該方法基于隨機(jī)過(guò)程理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，以用于解決實(shí)際問(wèn)題。時(shí)間序列構(gòu)成要素是：現(xiàn)象所屬的時(shí)間，反映現(xiàn)象發(fā)展水平的指標(biāo)數(shù)值。

項(xiàng)目大綱

　　一、項(xiàng)目全稱(chēng)

　　金融數(shù)學(xué)專(zhuān)題：時(shí)間序列模型在金融市場(chǎng)中的應(yīng)用與R語(yǔ)言實(shí)踐以AR/MA/ARMA等模型為例

　　二、項(xiàng)目簡(jiǎn)介

　　本項(xiàng)目將向?qū)W生介紹金融數(shù)學(xué)中時(shí)間序列分析的基本方法和模型，以及在金融市場(chǎng)和股票投資領(lǐng)域的應(yīng)用。利用多階段指數(shù)平滑，重要的趨勢(shì)和季節(jié)性模型得到了更好的發(fā)展和應(yīng)用。項(xiàng)目中介紹了用于固定時(shí)間序列(自回歸、移動(dòng)平均線)的 Box-Jenkins 模型，包括估計(jì)、順序選擇和預(yù)測(cè)方法。學(xué)生們將從互聯(lián)網(wǎng)上收集現(xiàn)實(shí)世界的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并使用項(xiàng)目中涵蓋的方法進(jìn)行分析。

　　三、課程大綱

　　時(shí)間序列分析導(dǎo)論(Introduction to Time Series Analysis)

　　時(shí)間序列模型;金融時(shí)間序列(Simple Time Series Models; financial time series)

　　預(yù)估噪聲序列的時(shí)間序列相關(guān)性檢驗(yàn)固定的流程(Testing estimated noise sequences for time series dependence; stationary processes)

　　回歸(AR)、移動(dòng)平均(MA)和ARMA模型 ;模型選擇和預(yù)測(cè)(Auto-regression (AR), moving average (MA), and ARMA models;model selection and forecasting)

　　學(xué)術(shù)研討1(Final Project Phase I)

　　學(xué)術(shù)研討1(Final Project Phase II)

　　項(xiàng)目回顧和成果展示(Program Review and Presentation)

　　論文輔導(dǎo)(Project Deliverables Tutoring)

　　四、開(kāi)課時(shí)間

　　2025年7月12日

課時(shí)安排