金融時間序列分析

該書主要介紹了計量經濟學和統計學文獻中出現的金融計量方法方面的最新進展,強調實例和數據分析。特別是包含當前的研究熱點,如風險值、高頻數據分析和馬爾町夫鏈蒙特卡羅方法等。主要內容包括:金融時間序列數據的基本特徵,神經網路,非線性方法,使用跳躍擴散方程進行衍生產品的定價,採用極值理論計算風險值,帶時變相關係數的多元波動率模型,貝葉斯推斷。本書可作為金融等專業高年級本科生或研究生的時間序列分析教材,也可供相關專業研究人員參考。

基本信息

內容提要

本書主要介紹了計量經濟學和統計學文獻中出現的金融計量方法方面的最新進展,強調實例和數據分析。特別是包含當前的研究熱點,如風險值、高頻數據分析和馬爾町夫鏈蒙特卡羅方法等。主要內容包括:金融時間序列數據的基本特徵,神經網路,非線性方法,使用跳躍擴散方程進行衍生產品的定價,採用極值理論計算風險值,帶時變相關係數的多元波動率模型,貝葉斯推斷。本書可作為金融等專業高年級本科生或研究生的時間序列分析教材,也可供相關專業研究人員參考。

編輯推薦

本書主要介紹了在計量經濟學和統計學文獻中出現的金融計量方法言面的最新進展,強調實例和數據分析,特別是包含當前的研究熱點,如風險值、高頻數據分析的馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法等,主要內容包括:金融時間序列數據的基本特徵,神經網路,非線性方法,使用跳躍擴散方程進行衍生產品的定價,採用極值理論計算風險值,帶時變相關係數的多元波動率模型,貝葉斯推斷。本書可作為金融等專業高年級本科生或研究生的時間序列分析教材,也可供相關專業研究人員參考。

機械工業出版社出版圖書

基本信息

金融時間序列分析金融時間序列分析

作者:(美)蔡 著,潘家柱 譯

ISBN:10位[711118386X] 13位

出版社:機械工業出版社

出版日期:2006-4-1

定價:¥39.00 元

作者簡介

Ruey S.Tsay(蔡瑞胸)美國芝加哥大學布斯商學院經濟計量及統計學的H.G.B.Alexander講席教授。1982年於美國威斯康星大學麥迪遜分校獲得統計學博士學位。中國台灣“中央研究院”院士,美國統計協會和數理統計學會的會士,Journal Of Forecasting的聯合主編,Journal Of Financial Econometrics的副主編。曾任美國統計學會商務與經濟統計分會主席、《商務與經濟統計》期刊主編

目錄

譯者序

前言

第1章 金融時間序列及其特徵

1.1 資產收益率

1.2 收益率的分布性質

1.2.1 統計分布及其矩的回顧

1.2.2 收益率的分布

1.2.3 多元收益率

1.2.4 收益率的似然函式

1.2.5 收益率的經驗性質

1.3 其他過程

練習題

參考文獻

第2章 線性時間序列分析及其套用

2.1 平穩性

2.2 相關係數和自相關函式

2.3 白噪聲和線性時間序列

2.4 簡單的自回歸模型

2.4.1 AR模型的性質

2.4.2 實際中怎樣識別AR模型

2.4.3 預測

2.5 簡單滑動平均模型

2.5.1 MA模型的性質

2.5.2 識別MA的階

2.5.3 估計

2.5.4 用MA模型預測

2.6 簡單的ARMA模型

2.6.1 ARMA(1,1)模型的性質

2.6.2 一般的ARMA模型

2.6.3 識別ARMA模型

2.6.4 用ARMA模型預測

2.6.5 ARMA模型的三種表示

2.7 單位根非平穩性

2.7.1 隨機遊動

2.7.2 帶漂移的隨機遊動

2.7.3 一般的單位根非平穩模型

2.7.4 單位根檢驗

2.8 季節模型

2.8.1 季節性差分

2.8.2 多重季節性模型

2.9 帶時間序列誤差的回歸模型

2.10 長記憶模型

附錄A 一些SCA的命令

練習題

參考文獻

第3章 條件異方差模型

3.1 波動率的特徵

3.2 模型的結構

3.3 ARCIt模型

3.3.1 ARCH模型的性質

3.3.2 ARCH模型的缺點

3.3.3 ARCH模型的建立

3.3.4 例子

3.4 GARCH模型

3.4.1 一個例子

3.4.2 預測的評價

3.5 求和GARCH模型

3.6 GARCH—M模型

3.7 指數GARCH模型

3.7.1 實例說明

3.7.2 另一個例子

3.7.3 用EGARCH模型預測

3.8 CHARMA模型

3.9 隨機係數的自回歸模型

3.10 隨機波動率模型

3.11 長記憶隨機波動率模型

3.12 另一種方法

3.13 套用

3.14 GARCH模型的峰度

附錄A 估計波動率模型的一些RATS程式

練習題

參考文獻

第4章 非線性模型及其套用

4.1 非線性模型

4.1.1 雙線性模型

4.1.2 門限自回歸模型

4.1.3 平滑轉移AR模型

4.1.4 馬爾可夫轉換模型

4.1.5 非參數方法

4.1.6 函式係數AR模型

4.1.7 非線性可加AR模型

4.1.8 非線性狀態空間模型

4.1.9 神經網路

4.2 非線性檢驗

4.2.1 非參數檢驗

4.2.2 參數檢驗

4.2.3 套用

4.3 建模

4.4 預測

4.4.1 參數自助法

4.4.2 預測的評估

4.5 套用

附錄A 一些關於非線性波動率模型的RATS程式

附錄B 神經網路的S-Plus命令

練習題

參考文獻

第5章 高頻數據分析與市場微觀結構

第6章 連續時間模型及其套用

第7章 極值理論、分位數估計與VaR

第8章 多元時間序列分析及其套用

第9章 多元波動率模型及其套用

第10章 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法的套用

索引

譯者序

時間序列分析在理論和經驗上已成為金融市場研究的不可缺少的部分。 時間序列分析方法已是金融定量分析的主流方法之一。 近代計量經濟和金融市場的許多研究成果都建立在時間序列分析的基礎之上。Engle和Grange因為他們的時間序列模型在經濟金融中的廣泛套用而獲得2003年的諾貝爾經濟學獎,就是時間序列分析方法的重要性在世界上被廣泛認可的有力證明。. 蔡瑞胸(Ruey S.Tsay)教授是美國芝加哥大學的計量經濟與統計學的H.G.B,亞歷山大(Alexander)教授.他在計量經濟學、統計學和金融市場的研究方面成果卓著.他的這本《金融時間序列分析》涵蓋了當前數理金融研究中最新的幾個重要方面:風險值的計算..

前言

本書由自1999年我在芝加哥大學商學院所教的MBA(工商管理碩士)金融時間序列分析課程發展而來。它也包含了過去幾年我開設的時間序列分析博士生課程的內容。這是一本引論性質的書,旨在對金融計量模型及其在金融時間序列數據建模和預測中的套用,進行系統的、綜合的闡述。 目標是使讀者了解金融數據的基本特徵,懂得金融計量模型的套用,並獲得分析金融時間序列的經驗。本書可作為金融專業MBA學生的時間序列分析教材,也適用於商學、經濟學、數學和統計學專業對金融計量學感興趣的研究生和高年級本科生。它也可以作為要進行風險值(Valueat Risk)的計算、波動率(Volatility)建模和對具有先後相關性的數..

清華大學出版社出版圖書

圖書信息

作者:張世英,許啟發,周紅編著

金融時間序列分析金融時間序列分析

出 版 社:清華大學出版社

出版時間:2008-1-1

版次:1

頁數:258

字數:331000

印刷時間:2008-1-1

開本:16開

紙張:膠版紙

印次:1

I S B N:9787302164081

包裝:平裝

內容簡介

金融時問序列分析是一門新的金融統計學課程,匯總了時間序列在金融經濟方面套用的理論、辦法和套用。本教材是以作者多年來在金融時間序列方面的科研和教學為基礎編寫的。該書體現了較強的理論深度和學術前沿性,同時針對我國金融市場實際進行了大量實證研究,具有理論和實際指導意義。在長期的教學和相關研究中,我們匯集了大量巾國金融市場時間序列多方面的實證分析成果,這將是我們教材的重要內容。

該書作作為財經類或綜合類院校的數量經濟學、金融學、統計學、數學等專業高年級本科生和棚天領域研究生的教科書,亦可作為數量經濟、金融計量、金融工程等領域的研究人員、有關教帥、經濟和金融工作者的參考書。

圖書目錄

前言

第一章緒論

第一節 金融時間序列分析概述

第二節 金融時間序列的特點

第二章時間序列分析

第一節 時間序列與隨機過程

第二節 時間序列模型

第三節 非平穩及長記憶時間序列ARFIMA模型

第四節 VAR模型與Granger因果分析

第五節 時間序列分析的狀態空間方法

第三章 時間序列的單位根過程

第一節 單位根過程及其性質

第二節 單位根過程的檢驗

第三節 具有單位根的VAR模型

第四章協整理論與建模

第一節 協整與誤差校正模型

第二節 協整關係的估計與檢驗

第三節 基於協整系統的預測

第四節 協整理論的擴展

第五章條件異方差模型

第一節 ARCH模型及其性質

第二節 GARCH模型及其性質

第三節 ARCH類模型擴展

第四節 多元GARCH模型

第五節 金融市場波動性建模與Eviews軟體操作

第六章 隨機波動模型

第一節 SV模型及其統計性質

第二節 SV模型的擴展

第三節 多元SV模型

第四節 SV模型與GARCH模型對金融時間序列刻畫能力比較

第五節 風險價值

第七章高頻金融時間序列分析

第一節 高頻金融時間序列特點與基本問題

第二節 超高頻金融時間序列的持續期模型與金融市場微觀結構

第三節 金融市場微觀結構的實證研究

第八章金融時間序列的小波方法

第一節 離散小波變換與多分辨分析

第二節 基於小波分析的金融波動分析

第三節 多分辨協整及誤差校正模型

參考文獻

附表

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