(4)收益率的尖峰厚尾性检验 (5)收益率的序列相关性检验 5.自相关函数 （1)自相关函数的定义 (2)样本自相关函数 (3)序列相关性的检验 (4)举例：市场有效性的检验 教学总时数：3 参考资料：《Analysis of Financial Time Series》)第3章，《Time Series Analysis》第2-3章 作业与练习： 1.收益率分布的特征？ 2.如何检验序列相关性 第四章自回归滑动平均模型分析 【教学目的和要求】 1,掌握简单自回归模型、简单移动平均模型、简单的移动平均模型的自回归函数的概念及应用； 2.掌握如何在实践中识别模型： 3.掌握如何运用模型进行预测。 【主要内容】 1.简单自回归模型 (1)简单自回归模型的概念 (2)固定条件 (3)p阶的自回归模型的自相关函数 2.简单移动平均模型 （1)简单移动平均模型的概念 (2)MA模型的自相关函数 3.简单的移动平均模型的自回归函数 (1)简单的ARMR模型的概念 (2)ARMA(P,Q)的自相关函数 4.在实践中识别模型 (1)偏自相关函数 (2)拓展的自相关函数 (3)信息标准 (4)系数估计 (5)模型检验 5.预测 (1)最小平方估算 (3)p阶自回归模型的预测 (3)q阶移动平均模型的预测 (4)ARMA(q)模型的预测 (5)平稳时间序列的均值回归 (6)事后预测的评价 教学总时数：9 参考资料：《Analysis of Financial Time Series》)第3-4章，《Time Series Analysis》第4章，《时间序列分析》第4章 作业与练习： 1,信息标准有哪些？ 2.如何进行模型检验？ 3.如何运用模型进行预测？如何评价预测的结果？ 第五章条件异方差模型分析 【教学目的和要求】 1,掌握随机波动率模型的基本概念及应用；