金融数学专题项目回顾：随机变量研究在金融市场中的检验---以时间序列AR\MA\ARMA等模型为例

本期课题：

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#01 项目介绍

项目介绍：

本课程将重点介绍时间序列分析的基本方法和模型及其在经济、金融数据分析中的应用。本课程将融合计算机编程的R语言辅助时间序列模型在金融经济数据中的处理分析。

目前，主流经济数据分析往往会以图形方法来进行呈现，这些可视化方法被用于大数据探索、分析模型的有效性验证和数据预测结果的展现。在本课程中，导师开发并应用了趋势和季节性的重要时间序列模型，包括经典分解和多级指数平滑模型。

同时导师将利用真实世界的时间序列数据（包括美国联邦储备局、世界银行和雅虎金融数据库）对本课程中涵盖的统计概率方法进行分析和实践应用。I

项目大纲：

·时间序列分析导论 Introduction to Time Series Analysis

·时间序列模型;金融时间序列 Simple Time Series Models; financial time series

·预估噪声序列的时间序列相关性检验固定的流程 Testing estimated noise sequences for time series dependence; stationary processes

·回归(AR)、移动平均(MA)和ARMA模型；模型选择和预测 Auto-regression (AR), moving average (MA), and ARMA models；model selection and forecasting

·学术研讨1 Final Project Phase I

·学术研讨1 Final Project Phase II

·项目回顾和成果展示 Program Review and Presentation

·论文辅导Project Deliverables Tutoring

#02 导师介绍

导师：Peter

麻省理工学院 (MIT)终身教职

Peter 导师以优异的成绩获得哈佛大学(Harvard University)应用数学学士学位，并当选为Phi Beta Kappa Alpha Chapter的成员。后续他攻读统计学，获得了帝国理工学院(Imperial College London)的硕士学位以及加州大学伯克利分校(University of California Berkeley)的博士学位。

Peter 曾任哈佛大学统计系教授，任教期间获得了美国国家科学基金会的博士后数学科学研究奖学金。随后成为麻省理工学院Sloan管理学院终身教授兼首席研究科学家，在经济和管理科学计算研究中心(CCREMS)和国际金融服务研究中心(IFSRC)进行研究。

#03 项目进行中

导师、副导师与助教的教学以及班主任的全程陪伴，充分保证学员的项目学习过程以及体验，提高项目学习的效果。

课堂截图

#04 项目成果展示

在科研小组成员的共同努力以及导师和班主任团队的指导帮助下，学员将自主完成完整的项目，并最终向导师进行汇报。

成果展示

同时，在写作课程结束后，论文老师将安排论文课。配合论文辅导团队的指导，学生将会把小组的科研成果进一步精细打磨，形成高质量的科研成果产出。

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