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金融时序分析中动态波动模型的检验

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动态.金融学中的CAPM 模型能充分说明市场组合的s 波动性？1.3时间序列分析方法早期的时序分析通常是通过直观的数据对比或绘图观察来寻找序列中所包含的发展规律，这种分析方法就变成了描述性的时序分析 。经济理论波动如何在预测中反映经济模型-4/是考察和解释经济增长中扩张和收缩交替过程的理论 。

1、时间序列基础1 。Random 时序分析的基本概念1)随机变量:简单的随机现象，比如某一天上课的人数，是静态的 。2)随机过程:随机现象的动态变化过程 。动态.比如某段时间内每个时刻的状态 。所谓随机过程，就是现象的变化没有确定的形式 ， 没有必然的变化规律 。在数学语言中，事物变化的过程是不能用时间T的一个(或几个)确定的函数来描述的，如果对于每一个具体的T都属于T(T是一个时间集)，X(t)是一个随机变量，那么这个无限随机变量族{X(t)，

2.白噪声序列1)纯随机过程:随机变量X(t)(t1 ， 2，3)如果由一个不相关的随机变量序列组成，即对于所有的s，它不等于k ， 随机变量Xs和Xk的协方差为零，则称为纯随机过程 。2)白噪声过程:如果一个纯随机过程的期望和方差是常数 ， 则称为白噪声过程 。白噪声过程的样本实际上叫做白噪声序列，简称白噪声 。3)高斯白噪声序列:如果白噪声服从均值为0、方差为常数的正态分布，则为高斯白噪声序列 。

2、1.3时间序列分析方法【金融时序分析中动态波动模型的检验】早期的时序分析通常通过直观的数据对比或绘图观察寻找序列中所包含的发展规律，这种分析方法就变成了描述性的时序分析 。古埃及人通过这种分析方法发现了尼罗河泛滥的规律 。在天文学、物理学、海洋学等自然科学领域 ， 这种简单的描述性时序分析方法往往能让人发现意想不到的规律 。比如《史记·货殖列传》，早在春秋战国时期，范蠡、计然就提出中国农业生产有“六岁、六岁、大旱、十二岁”的自然规律 。

用现代汉语来说，“木星绕天三年，如果在黄金位置，就是丰收年；如果是在水位上，那一年就是灾年；它还将持续三年 。如果在木位，会是一个小的丰收年 。若在火位，则为小灾年 。所以世界上平均丰收年是六年，六年一个小丰收年，十二年一个大饥荒 。“这是2500多年前，中国农业生产有一个3年波动 12年的小周期，是典型的描述性时间序列分析 。

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