| Relevance of Course Objectives and Core Learning Outcomes(%) |
Teaching and Assessment Methods for Course Objectives |
| Course Objectives |
Competency Indicators |
Ratio(%) |
Teaching Methods |
Assessment Methods |
本課程目標在於使修習同學具有實證分析財務金融資料的能力，包含條件平均數與變異數的模型的建立及估計，使能進行財務金融商品預期報酬率及風險的預測，進而具有選擇最佳資產配置的能力。本課程強調R電腦語言程式實證分析能力的培養。
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| 1.Independent Analysis |
| 2. Professional knowledge and application |
| 3.Creative |
| 7. Presentation skill and communication ability |
| 8.Coordination |
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| Networking / Distance Education |
| Discussion |
| Lecturing |
| Exercises |
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| Written Presentation |
| Assignment |
| Study Outcome |
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| Course Content and Homework/Schedule/Tests Schedule |
| Week |
Course Content |
| Week 1 |
1. 課程內容及大綱介紹
2. 隨機過程、函數型資料、追蹤資料及時間序列介紹 |
| Week 2 |
1. 恆定與非恆定隨機過程
2. 單根檢定與恆定性檢定 |
| Week 3 |
平均數變動之檢定 |
| Week 4 |
單變量時間序列條件平均數模型：ARIMA模型（一） |
| Week 5 |
單變量時間序列條件平均數模型：ARIMA模型（二） |
| Week 6 |
1. 單變量時間變數之預測及比較
2. 財務金融實務案例分析 |
| Week 7 |
單變量時間序列模型之R語言程式 |
| Week 8 |
期中考試 |
| Week 9 |
1. 期中考試檢討
2. 單變量時間序列條件變異數模型（一） |
| Week 10 |
單變量時間序列條件變異數模型（二） |
| Week 11 |
單變量時間序列條件變異數模型之財務實務分析及應用 |
| Week 12 |
1. 多變量時間序列條件平均數模型：VAR模型
2. 共積關係檢定 |
| Week 13 |
單變量函數型資料分析：函數型資料的重建及FPCA |
| Week 14 |
單變量函數型資料的恆定性分析 |
| Week 15 |
多變量函數型資料的迴歸分析 |
| Week 16 |
財務金融實證分析
自主學習：Gapminder視覺化統計分析線上影片教學
自主學習：Rmarkdown程式撰寫的線上影片教學 |
self-directed
learning |
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| Evaluation |
課堂參與：10％,課堂討論：20％，家庭作業：20％,期中考試：20％，期末書面報告：30％.
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| Textbook & other References |
1. Tsay, Ruey S. (2002), ”Analysis of Financial Time Series,” Willey(東華書局)
2. 楊弈農（2009）,「時間序列分析：經濟與財務上之應用」（第二版），雙葉書局。
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| Teaching Aids & Teacher's Website |
iLearning
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| Office Hours |
星期五下午2：00至5：00
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| Sustainable Development Goals, SDGs(Link URL) |
| include experience courses：N |
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