金融数据分析导论

%金融数据分析导论—基于R语言

 

基础理论：

1、在时间序列分析中，统计推断的基础是弱平稳性的概念。    %P30

2、一个弱平稳时间序列是序列前后不相关的（例如股票收益率没有显著的前后相关性这个原假设），充要条件，对所有的k>0,自相关系数=0。    %P34-35

3、资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)，理论的一种形式就是假定序列x(i)是不可预测的，且没有自相关性。自相关系数是否为0的检验用来作为有效市场假定是否成立的一个判定工具。    %P36

 

弱平稳（Weakly stationary):

    如果一个时间序列的一阶矩和二阶矩（即均值和方差）具有时间不变性，则称它为弱平稳的。    %P30

 

间隔为k的自相关系数（lag-k autocorrelation):

    弱平稳时间序列x(t), x(t)与x(t-k)的相关系数称为x(t)的lag-k autocorrelation.    %P32

 

自相关函数（Autocorrelation Function,ACF):

    自相关系数组成的集合。 %P32

 

白噪声序列(White Noise):

    如果时间序列x(i)是一个具有有限个均值和有限个方差的独立同分布随机变量序列，则称为一个白噪声序列。（ex：高斯白噪声），其所有的自相关函数为0。实际中如果所有自相关函数接近于零，则认为该序列是白噪声序列。