16、时间序列分析在金融领域的应用与实践

时间序列分析在金融领域的应用与实践

1. 金融数据的统计检验

在金融分析中，统计检验是评估数据特征和验证假设的重要工具。

1.1 T 检验和 F 检验

T 检验是金融领域广泛使用的统计假设检验方法之一。当原假设成立时，检验统计量服从学生 t 分布。以标准正态分布为例，其均值为 0。以下代码展示了如何生成 10000 个标准正态分布的随机数，并进行两个检验：

from scipy import stats 
import numpy as np
np.random.seed(1235) 
x = stats.norm.rvs(size=10000) 
print("T-value P-value (two-tail)") 
print(stats.ttest_1samp(x,0.5)) 
print(stats.ttest_1samp(x,0)) 

对于第一个检验，检验时间序列的均值是否为 0.5，由于 T 值为 49.76 且 P 值为 0，我们拒绝原假设；对于第二个检验，检验均值是否为 0，由于 T 值接近 -0.26 且 P 值为 0.79，我们接受原假设。

接下来，我们检验 2013 年 IBM 每日收益率的均值是否为 0：

from scipy import stats 
import scipy as sp
from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ochl as getData