集思未来金融数学专题推荐——时间序列模型在金融市场中的应用与R语言实践

本项目将向学生介绍金融数学中时间序列分析的基本方法和模型，以及在金融市场和股票投资领域的应用。利用多阶段指数平滑，重要的趋势和季节性模型得到了更好的发展和应用。项目中介绍了用于固定时间序列（自回归、移动平均线）的 Box-Jenkins 模型，包括估计、顺序选择和预测方法。学生们将从互联网上收集现实世界的时间序列数据，并使用项目中涵盖的方法进行分析。

金融数学专题——时间序列模型在金融市场中的应用与R语言实践 以AR/MA/ARMA等模型为例

项目背景

时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。时间序列构成要素是：现象所属的时间，反映现象发展水平的指标数值。

开始日期: 2026-01-24

课时安排: 7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习

适合人群

适合年级 (Grade): 高中生/大学生

适合专业 (Major): 金融数学、金融经济学、宏观经济学、计量经济学、金融数据分析、股票投资、商业分析等专业或希望修读相关专业的学生；学生需具备随机变量、概率论等相关知识并熟练掌握R语言。

建议选修: 离散数学及其应用

导师介绍

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。他是风险管理项目组的积极成员，并开发了纳入行业标准RiskMetrics方法论的分析方法。现为麻省理工学院数学系金融数学与统计讲师。2014年在北京交通大学全球暑期学校任教期间，被聘为计算机与信息技术学院特聘教授。

自1992年以来，Peter 一直通过他的公司Kempthorne Analytics, Inc. 为各种机构提供金融和统计分析咨询服务。客户包括花旗银行(Citibank)、Colonial/Liberty Funds、美国运通(American Express)、巴黎国家银行(Banque Nationale de Paris)、佳能(Canon)等。主要项目包括：股票市场的资产选择建模、风险管理的统计分析、风险管理软件的设计和实现、衍生品定价的金融分析、灾难性风险分析--风险暴露建模和保险定价方案、股票市场以数据微观结构建模以及交易系统的设计、开发、实现。自1995年以来，Peter一直担任投资经理，利用先进的统计分析来管理各种投资项目，他在一家完全系统化的量化对冲基金IKOS CIF, LTD，担任投资组合经理和高级研究员。管理和增强投资组合的构建，alpha模型的评估、开发、执行分析和投资组合优化，以及期货和货币投资组合的风险建模和管理。作为高级研究员，他担任研究指导委员会主，管理和指导研究人员，并协调IKOS/牛津大学博士实习生计划。他于1995年联合创立了Chronos Asset Management，于1996年联合创立了Summa Capital Management。作为这两家投资管理公司的负责人，他运用自己专有的分析方法开发统计交易模型和交易系统，并监督交易操作。Peter导师持有Series 3和Series 65许可证，并在the National Futures Association是注册商品交易顾问。他活跃于John Bertram House Inc.(1998-2010)和Lynn Home for Young Women, Inc.(2005-2010)的董事会，曾担任两家非营利公司的财务主管，并担任监督信托资产管理的财务委员会主席。

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。

项目收获

7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习 共125课时；

项目报告；

优秀学员获主导师Reference Letter；

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）；

结业证书；

成绩单；

LASER Award in Research Skills for Academic Study官方证书并转换8 UCAS Tariff Points（可选）。