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金融时间序列分析,北京工业大学薛留根教授和

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金融时间序列分析,北京工业大学薛留根教授和

12月28日下午,应数学与信息科学学院邀请,北京工业大学博士生导师薛留根和程维虎在数学南楼103室分别作了题为“纵向数据下部分线性模型的广义经验似然推断”和“基于次序统计量的统计推断理论与方法”的学术报告。学院相关专业师生到场聆听了此次讲座。报告会由副院长庞善起主持。

《金融时间序列分析:第3版》
基本信息
原书名:Analysis of Financial Time Series Third Edition
作者: (美)蔡瑞胸(Tsay, R. S.) [作译者介绍]
译者: 王远林 王辉 潘家柱
丛书名: 图灵数学.统计学丛书
出版社:人民邮电出版社
ISBN:9787115287625
上架时间:2012-8-20
出版日期:2012 年8月
开本:16开
页码:1
版次:1-1
所属分类: 数学
图片 1

薛留根首先介绍了常见的现代统计模型和复杂数据,重点讲述了纵向数据下部分线性模型的估计问题,基于二次推断函数和经验似然方法给出了参数分量和非参数分量的估计及其大样本性质,并通过统计模拟和实际数据验证了经验似然方法的优势。

更多关于 》》》《金融时间序列分析:第3版》
内容简介
书籍
数学书籍
  《金融时间序列分析:第3版》全面阐述了金融时间序列,并主要介绍了金融时间序列理论和方法的当前研究热点和一些最新研究成果,尤其是风险值计算、高频数据分析、随机波动率建模和马尔可夫链蒙特卡罗方法等方面。此外,本书还系统阐述了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据和建模中的应用,所有模型和方法的运用均采用实际金融数据,并给出了所用计算机软件的命令。较之第2 版,本版不仅更新了上一版中使用的数据,而且还给出了r 命令和实例,从而使其成为理解重要统计方法和技术的奠基石。
  《金融时间序列分析:第3版》可作为时间序列分析的教材,也适用于商学、经济学、数学和统计学专业对金融的计量经济学感兴趣的高年级本科生和研究生,同时,也可作为商业、金融、保险等领域专业人士的参考用书。
目录
《金融时间序列分析:第3版》
第1章  金融时间序列及其特征  1
1.1  资产收益率  2
1.2  收益率的分布性质  6
1.2.1  统计分布及其矩的回顾  6
1.2.2  收益率的分布  13
1.2.3  多元收益率  16
1.2.4  收益率的似然函数  17
1.2.5  收益率的经验性质  17
1.3  其他过程  19
附录r  程序包  21
练习题  23
参考文献  24
第2章  线性时间序列分析及其应用  25
2.1  平稳性  25
2.2  相关系数和自相关函数  26
2.3  白噪声和线性时间序列  31
2.4  简单的自回归模型  32
2.4.1  ar模型的性质  33
2.4.2  实际中怎样识别ar模型  40
2.4.3  拟合优度  46
2.4.4  预测  47
2.5  简单滑动平均模型  50
2.5.1  ma模型的性质  51
2.5.2  识别ma的阶  52
2.5.3  估计  53
2.5.4  用ma模型预测  54
2.6  简单的arma模型  55
2.6.1  arma(1,1)模型的性质  56
2.6.2  一般的arma模型  57
2.6.3  识别arma模型  58
2.6.4  用arma模型进行预测  60
2.6.5  arma模型的三种表示  60
2.7  单位根非平稳性  62
2.7.1  随机游动  62
2.7.2  带漂移的随机游动  64
2.7.3  带趋势项的时间序列  65
2.7.4  一般的单位根非平稳模型  66
2.7.5  单位根检验  66
2.8  季节模型  71
2.8.1  季节性差分化  72
2.8.2  多重季节性模型  73
2.9  带时间序列误差的回归模型  78
2.10  协方差矩阵的相合估计  85
2.11  长记忆模型  88
附录  一些sca  的命令  90
练习题  90
参考文献  92
第3章  条件异方差模型  94
3.1  波动率的特征  95
3.2  模型的结构  95
3.3  建模  97
3.4  arch模型  99
3.4.1  arch模型的性质  100
3.4.2  arch模型的缺点  102
3.4.3  arch模型的建立  102
3.4.4  一些例子  106
3.5  garch模型  113
3.5.1  实例说明  115
3.5.2  预测的评估  120
3.5.3  两步估计方法  121
3.6  求和garch模型  121
3.7  garch-m模型  122
3.8  指数garch模型  123
3.8.1  模型的另一种形式  125
3.8.2  实例说明  125
3.8.3  另一个例子  126
3.8.4  用egarch模型进行预测  128
3.9  门限garch模型  129
3.10  charma模型  130
3.11  随机系数的自回归模型  132
3.12  随机波动率模型  133
3.13  长记忆随机波动率模型  133
3.14  应用  135
3.15  其他方法  138
3.15.1  高频数据的应用  138
3.15.2  日开盘价、最高价、最低价和收盘价的应用  141
3.16  garch模型的峰度  143
附录  波动率模型估计中的一些rats  程序  144
练习题  146
参考文献  148
第4章  非线性模型及其应用  151
4.1  非线性模型  152
4.1.1  双线性模型  153
4.1.2  门限自回归模型  154
4.1.3  平滑转移ar(star)模型  158
4.1.4  马尔可夫转换模型  160
4.1.5  非参数方法  162
4.1.6  函数系数ar  模型  170
4.1.7  非线性可加ar  模型  170
4.1.8  非线性状态空间模型  171
4.1.9  神经网络  171
4.2  非线性检验  176
4.2.1  非参数检验  176
4.2.2  参数检验  179
4.2.3  应用  182
4.3  建模  183
4.4  预测  184
4.4.1  参数自助法  184
4.4.2  预测的评估  184
4.5  应用  186
附录a  一些关于非线性波动率模型的rats  程序  190
附录b  神经网络的s-plus  命令  191
练习题  191
参考文献  193
第5章  高频数据分析与市场微观结构  196
5.1  非同步交易  196
5.2  买卖报价差  200
5.3  交易数据的经验特征  201
5.4  价格变化模型  207
5.4.1  顺序概率值模型  207
5.4.2  分解模型  210
5.5  持续期模型  214
5.5.1  acd模型  216
5.5.2  模拟  218
5.5.3  估计  219
5.6  非线性持续期模型  224
5.7  价格变化和持续期的二元模型  225
5.8  应用  229
附录a  一些概率分布的回顾  234
附录b  危险率函数  237
附录c  对持续期模型的一些rats
程序  238
练习题  239
参考文献  241
第6章  连续时间模型及其应用  243
6.1  期权  244
6.2  一些连续时间的随机过程  244
6.2.1  维纳过程  244
6.2.2  广义维纳过程  246
6.2.3  伊藤过程  247
6.3  伊藤引理  247
6.3.1  微分回顾  247
6.3.2  随机微分  248
6.3.3  一个应用  249
6.3.4  1和?的估计  250
6.4  股票价格与对数收益率的分布  251
6.5  b-s微分方程的推导  253
6.6  b-s定价公式  254
6.6.1  风险中性世界  254
6.6.2  公式  255
6.6.3  欧式期权的下界  257
6.6.4  讨论  258
6.7  伊藤引理的扩展  261
6.8  随机积分  262
6.9  跳跃扩散模型  263
6.10  连续时间模型的估计  269
附录a  b-s  公式积分  270
附录b  标准正态概率的近似  271
练习题  271
参考文献  272
第7章  极值理论、分位数估计与风险值  274
7.1  风险值  275
7.2  风险度量制  276
7.2.1  讨论  279
7.2.2  多个头寸  279
7.2.3  预期损失  280
7.3  var  计算的计量经济方法  280
7.3.1  多个周期  283
7.3.2  在条件正态分布下的预期损失  285
7.4  分位数估计  285
7.4.1  分位数与次序统计量  285
7.4.2  分位数回归  287
7.5  极值理论  288
7.5.1  极值理论的回顾  288
7.5.2  经验估计  290
7.5.3  对股票收益率的应用  293
7.6  var  的极值方法  297
7.6.1  讨论  300
7.6.2  多期var  301
7.6.3  收益率水平  302
7.7  基于极值理论的一个新方法  302
7.7.1  统计理论  303
7.7.2  超额均值函数  305
7.7.3  极值建模的一个新方法  306
7.7.4  基于新方法的var计算  308
7.7.5  参数化的其他方法  309
7.7.6  解释变量的使用  312
7.7.7  模型检验  313
7.7.8  说明  314
7.8  极值指数  318
7.8.1  d(un)条件  319
7.8.2  极值指数的估计  321
7.8.3  平稳时间序列的风险值  323
练习题  324
参考文献  326
第8章  多元时间序列分析及其应用  328
8.1  弱平稳与交叉{相关矩阵  328
8.1.1  交叉{相关矩阵  329
8.1.2  线性相依性  330
8.1.3  样本交叉{相关矩阵  331
8.1.4  多元混成检验  335
8.2  向量自回归模型  336
8.2.1  简化形式和结构形式  337
8.2.2  var(1)模型的平稳性条件和矩  339
8.2.3  向量ar(p)模型  340
8.2.4  建立一个var(p)模型  342
8.2.5  脉冲响应函数  349
8.3  向量滑动平均模型  354
8.4  向量arma模型  357
8.5  单位根非平稳性与协整  362
8.6  协整var模型  366
8.6.1  确定性函数的具体化  368
8.6.2  最大似然估计  368
8.6.3  协整检验  369
8.6.4  协整var模型的预测  370
8.6.5  例子  370
8.7  门限协整与套利  375
8.7.1  多元门限模型  376
8.7.2  数据  377
8.7.3  估计  377
8.8  配对交易  379
8.8.1  理论框架  379
8.8.2  交易策略  380
8.8.3  简单例子  380
附录a  向量与矩阵的回顾  385
附录b  多元正态分布  389
附录c  一些sca命令  390
练习题  391
参考文献  393
第9章  主成分分析和因子模型  395
9.1  因子模型  395
9.2  宏观经济因子模型  397
9.2.1  单因子模型  397
9.2.2  多因子模型  401
9.3  基本面因子模型  403
9.3.1  barra因子模型  403
9.3.2  fama-french方法  408
9.4  主成分分析  408
9.4.1  pca理论  408
9.4.2  经验的pca  410
9.5  统计因子分析  413
9.5.1  估计  414
9.5.2  因子旋转  415
9.5.3  应用  416
9.6  渐近主成分分析  420
9.6.1  因子个数的选择  421
9.6.2  例子  422
练习题  424
参考文献  425
第10章  多元波动率模型及其应用  426
10.1  指数加权估计  427
10.2  多元garch模型  429
10.2.1  对角vec模型  430
10.2.2  bekk模型  432
10.3  重新参数化  435
10.3.1  相关系数的应用  435
10.3.2  cholesky  分解  436
10.4  二元收益率的garch模型  439
10.4.1  常相关模型  439
10.4.2  时变相关模型  442
10.4.3  动态相关模型  446
10.5  更高维的波动率模型  452
10.6  因子波动率模型  457
10.7  应用  459
10.8  多元t  分布  461
附录对估计的一些注释  462
练习题  466
参考文献  467
第11章  状态空间模型和卡尔曼滤波  469
11.1  局部趋势模型  469
11.1.1  统计推断  472
11.1.2  卡尔曼滤波  473
11.1.3  预测误差的性质  475
11.1.4  状态平滑  476
11.1.5  缺失值  480
11.1.6  初始化效应  480
11.1.7  估计  481
11.1.8  所用的s-plus命令  482
11.2  线性状态空间模型  485
11.3  模型转换  486
11.3.1  带时变系数的capm  487
11.3.2  arma模型  489
11.3.3  线性回归模型  495
11.3.4  带arma误差的线性回归模型  496
11.3.5  纯量不可观测项模型  497
11.4  卡尔曼滤波和平滑  499
11.4.1  卡尔曼滤波  499
11.4.2  状态估计误差和预测误差  501
11.4.3  状态平滑  502
11.4.4  扰动平滑  504
11.5  缺失值  506
11.6  预测  507
11.7  应用  508
练习题  515
参考文献  516
第12章  马尔可夫链蒙特卡罗方法及其应用  517
12.1  马尔可夫链模拟  517
12.2  gibbs抽样  518
12.3  贝叶斯推断  520
12.3.1  后验分布  520
12.3.2  共轭先验分布  521
12.4  其他算法  524
12.4.1  metropolis算法  524
12.4.2  metropolis-hasting算法  525
12.4.3  格子gibbs抽样  525
12.5  带时间序列误差的线性回归  526
12.6  缺失值和异常值  530
12.6.1  缺失值  531
12.6.2  异常值的识别  532
12.7  随机波动率模型  537
12.7.1  一元模型的估计  537
12.7.2  多元随机波动率模型  542
12.8  估计随机波动率模型的新方法  549
12.9  马尔可夫转换模型  556
12.10  预测  563
12.11  其他应用  564
练习题  564
参考文献  565
索引  568  

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