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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
近开课时间(周末班/连续班/晚班):2024年3月25日......(欢迎您垂询,视教育质量为生命!)
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  1. R时间序列初级培训
    R时间序列初级培训
    内容纲要:
    第一篇 金融时间序列特征与应用
    1.资产收益率计算
    2.资产收益率的分布特征
    3.资产收益率分布应用
    4.案例分析
    第二篇 线性时间序列分析与应用
    1.线性时间序列基本概念(包括平稳性.相关系数和自相关系数.白噪声.线性时间序列)
    2.AR模型原理
    3.AR模型参数估计与应用
    4.MA模型与应用
    5.ARMA模型与应用
    6.单位根检验
    7.季节模型与应用
    8.时序误差模型和长记忆模型应用
    第三篇 条件异方差模型与应用
    1.条件异方差模型基本概念(包括波动率特征.模型结构等简介)
    2.ARCH模型原理
    3.ARCH模型应用分析
    4.GARCH模型与应用
    5.IGARCH和GARCH-M与应用
    6.EGARCH模型与应用
    7.TGARCH模型与应用
    第四篇 多元时间序列分析与应用
    1.弱平稳与交叉相关矩阵
    2.多元混成检验
    3.VAR模型原理
    4.VAR模型案例分析
    5.脉冲响应函数(IRF)
    第五篇 主成分和因子分析在金融中的应用
    1.单因子模型
    2.多因子模型
    3.基本面因子模型
    4.主成分析及其在金融中的应用
    5.因子分析原理
    6.因子分析在金融中的应用
     

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