國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 時間序列分析(6073)
	(Eng.) Time Series Analysis
開課單位	財金所
課程類別	選修			學分	3	授課教師	陳美源
選課單位	財金所 / 碩士班			授課使用語言	中文	英文/EMI		開課學期	1122
課程簡述	本課程介紹財務金融資料時間序列分析的理論模型及R語言的實證分析，內容包含以日頻率資料進行條件平均數及條件變異數的模型及其估計，並介紹日內高頻資料的函數型資料的分析方法。
先修課程名稱								課程含自主學習	Y

課程與核心能力關聯配比(%)			課程目標之教學方法與評量方法
課程目標	核心能力	配比(%)	教學方法	評量方法
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。	1.批判思考 6.自主解決問題	70 30	習作 討論 講授 專題探討/製作	書面報告 出席狀況 口頭報告 測驗
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週)
週次 授課內容 第1週 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 第2週 1. 恆定與非恆定隨機過程之定義 2. 時間序列單根及恆定性檢定基礎與方法 第3週 時間序列平均數變動之檢定邏輯與方法 第4週 單變量ARIMA模型（一） 第5週 單變量ARIMA模型（二） 第6週 1. 單變量ARIMA模型之預測與比較 2. 財務金融實證分析案例 第7週 單變量時間序列模型之R語言程式 第8週 期中考試 第9週 1. 期中考試檢討 2. 單變量線性ARCH及GARCH模型 第10週 單變量非線性ARCH及GARCH模型 第11週 1. 金融商品報酬率風險之預測及其應用 第12週 1. 多變量時間序列VAR及VECM模型 2. 共積關係檢定 第13週 單變量函數型資料分析：函數資料重建與FPCA 第14週 單變量函數型資料恆定性分析 第15週 多變量函數型資料之迴歸分析 第16週 財務金融實證分析 第17週 自主學習：Gapminder視覺化統計分析線上影片教學 第18週 自主學習：Rmarkdown程式撰寫的線上影片教學
學習評量方式
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%
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
1. Shumway, R.H. and D.S. Stoffer (2017), Time Series Analysis and its Applications: with R Examples, Springer (eBook). 2. Tsay, Ruey S. (2013), An Introduction to Analysis of Financial Data with R, Wiley. 3. Woodward, W.A., H.L. Gray, and A.C. Elliott (2017), Applied Time Series Analysis with R, Chapman & Hall. 4. Horváth, L. andd P. Kokoszka (2012), Inference for Functional Data with Applications, Springer (eBook).
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
iLearning
課程輔導時間
15:00~17:00，星期一
聯合國全球永續發展目標
提供體驗課程：N

請尊重智慧財產權及性別平等意識，不得非法影印他人著作。
更新日期 西元年/月/日：2024/01/31 03:18:45	列印日期 西元年/月/日：2024 / 5 / 05
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