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재무금융시계열예측 개요
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강의목표설정, 강의 주제 설명, 주요 컴퓨터프로그램 소개, 강의목차 소개 |
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2. |
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재무금융시계열예측 기초개념
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시계열 기초개념, 시계열분석 응용 사례소개 |
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3. |
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확률선형 단일시계열모형 1
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ARIMA(p,d,q) 모형의 설정과 기초통계량 |
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4. |
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ARIMA 모형에 대한 리뷰와 seasonal ARIMA 모형 설정과 추정
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ARIMA모형 추정과 예측에 대한 리뷰, 계절성있는 데이터의 모형화와 추정 |
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5. |
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최적모형선택기준, 모형추정결과의 강건성, 예측력 비교 통계량
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최적모형선택기준, 최적 예측치 계산방법, 모형의 강건성 측정방법, 그리고 경쟁모형간에 더 나은 모형을 선택하는 검정통계량을 학습 |
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6. |
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변동성 모형의 기초개념
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변동성의 중요성에 대해 설명하고 이를 측정하는 방법 중 역사적 변동성과 EWMA 변동성을 정의 |
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7. |
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다변량 GARCH모형 설정, 추정 및 예측 및 관련모형 학습
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MGARCH, BEKK, 단일요인, DCC-GARCH 모형 |
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8. |
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중간시험 기간
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9. |
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다변량모형으로서의 벡터자기회귀모형
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다변량시계열모형으로 벡터자기회귀모형을 소개 |
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10. |
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충격반응함수, 예측오차분산분해 및 주성분 분석
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벡터시계열모형에서 충격반응함수와 예측오차분산분해 개념을 학습하고 주성분 분석을 소개함 |
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11. |
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혼합정규분포모형, 마코프 체인, 생성데이터 MLE
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혼합정규분포모형을 살펴보고 이를 마코프 체인 개념을 이용하여 마코프 국면전환모형으로 확장하는 내용을 학습 |
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12. |
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마코프스위칭팩터모형, 비선형모형
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마코프전환공통요인을 경기변동 모형화에 적용한 사례를 살펴보고 비선형모형들에 대한 입문을 소개 |
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13. |
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TAR모형 예제와 STAR 모형
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TAR모형의 예제로 통화정책반응함수, 즉, Taylor 규칙을 추정한 예제를 학습하고 또다른 비선형모형으로 STAR 모형을 학습 |
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