| 本課程與系所培養學生核心能力關聯度 | 高度關聯 | 中高關聯 | 中度關聯 | 中低關聯 | 低度關聯 |
| 財金理論與實務專業之能力。 |
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| 研究分析與規劃執行之能力。 |
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| 倫理道德與社會責任之能力。 |
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| 國際視野與外國語言之能力。 |
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| 本課程培養學生下列知識： |
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時間序列分析是一門討論財務時間序列資料的相關課程，主旨在於介紹財務時間序列資料分析的基本理論與風險管理領域所常見的應用方法。本課程之課程目標為：(一) 認識要素模型、(二) 認識主成分分析、(三) 認識報酬波動與相關、(四) 認識GARCH模型、(五) 認識共整合模型、(六) 認識Copulas、(七) 認識Quantile迴歸模型、(八) 認識模型選擇判準。1.認識要素模型2.認識主成分分析3.認識報酬波動與相關4.認識GARCH模型5.認識共整合模型6.認識Copulas7.認識Quantile迴歸模型8.認識模型選擇判準This course would give the basic theory and methods for application about analyzing time series data. The content include auto-correlation function , partial auto-correlation function and model selection problem of ARMA model, of stationary process. As non-stationary series, its mathematical properties would also be discussed. The option part is about nonlinear time series model, like ARCH and GARCH models. Finally, real financial data sets are analyzed by using our methods.
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| 每週授課主題 |
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第01週：課程簡介。本學期課程安排與內容規劃。第02週：多因子模型 I。第03週：多因子模型 II。第04週：主成分分析 I。第05週：主成分分析 II。第06週：波動與相關之古典模型 I。第07週：波動與相關之古典模型 II。第08週：GARCH模型 I。第09週：期中考。第10週：GARCH模型 II。第11週：共積與時間序列模型 I。第12週：共積與時間序列模型 II。第13週：Copulas I。第14週：Copulas II。第15週：計量模型的新發展。第16週：預測與模型評估 I。第17週：預測與模型評估 II。第18週：期末考。
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| 成績及評量方式 |
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期中考：20%期末考：20%技術操作：40%平時作業及出席：20%
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| 證照、國家考試及競賽關係 |
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本課程無證照、國家考試及競賽資料。
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| 主要教材 |
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2.Alexander, 2008, Practical Financial Econometrics-Market Risk Analysis II, Wiley.(教科書)
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| 參考資料 |
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書名：APPLIED ECONOMETRIC TIME SERIES 作者：Walter Enders 出版年(西元)：2009 出版社：Wiley
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| 教師資料 |
教師網頁：http://lms.ctl.cyut.edu.tw/2001092
E-Mail： phfang@cyut.edu.tw
Office Hour：
星期二,第3~4節,地點:L-706;
星期四,第5~6節,地點:L-706;
分機:4320
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