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内容大纲
本书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。
本书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。 -
作者介绍
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目录
第1章 金融时间序列及其特征
1.1 资产收益率
1.2 收益率的分布性质
1.2.1 统计分布及其矩的回顾
1.2.2 收益率的分布
1.2.3 多元收益率
1.2.4 收益率的似然函数
1.2.5 收益率的经验性质
1.3 其他过程
附录 R程序包
练习题
参考文献
第2章 线性时间序列分析及其应用
2.1 平稳性
2.2 相关系数和自相关函数
2.3 白噪声和线性时间序列
2.4 简单的自回归模型
2.4.1 AR模型的性质
2.4.2 实际中怎样识别AR模型
2.4.3 拟合优度
2.4.4 预测
2.5 简单滑动平均模型
2.5.1 MA模型的性质
2.5.2 识别MA的阶
2.5.3 估计
2.5.4 用MA模型预测
2.6 简单的ARMA模型
2.6.1 ARMA（1，1）模型的性质
2.6.2 一般的ARMA模型
2.6.3 识别ARMA模型
2.6.4 用ARMA模型进行预测
2.6.5 ARMA模型的三种表示
2.7 单位根非平稳性
2.7.1 随机游动
2.7.2 带漂移的随机游动
2.7.3 带趋势项的时间序列
2.7.4 一般的单位根非平稳模型
2.7.5 单位根检验
2.8 季节模型
2.8.1 季节性差分
2.8.2 多重季节性模型
2.9 带时间序列误差的回归模型
2.10 协方差矩阵的相合估计
2.11 长记忆模型
附录 一些SCA的命令
练习题
参考文献
第3章 条件异方差模型
3.1 波动率的特征
3.2 模型的结构
3.3 建模
3.4 ARCH模型
3.4.1 ARCH模型的性质
3.4.2 ARCH模型的缺点
3.4.3 ARCH模型的建立
3.4.4 一些例子
3.5 GARCH模型
3.5.1 实例说明
3.5.2 预测的评估
3.5.3 两步估计方法
……
第4章 非线性模型及其应用
第5章 高频数据分析与市场微观结构
第6章 连续时间模型及其应用
第7章 极值理论、分位数估计与风险值
第8章 多元时间序列分析及其应用
第9章 主成分分析和因子模型
第10章 多元波动率模型及其应用
第11章 状态空间模型和卡尔曼滤波
第12章 马尔可夫链蒙特卡罗方法及其应用
索引
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