北工业余大学学薛留根教授和程维虎教师来作者校授课,金融时间类别分析

二月7日中午,应数学与消息科学高校约请,北京财经大学博导薛留根和程维虎在数学南楼103室分别作了题为“纵向数据下有些线性模型的广义经验似然预计”和“基于次序总计量的计算估测计算理论与格局”的学术报告。高校相关专业师生出席聆听了这次讲座。报告会由副参谋长庞善起主管。

《金融时间类别分析:第1版》
骨干音信
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
文库名: 图灵数学.计算学丛书
出版社:人民邮政和邮电通讯出版社
ISBN:9787115287625
上架时间:二零一二-8-20
出版日期:2013 年七月
开本:16开
页码:1
版次:1-1
所属分类: 数学
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薛留根首先介绍了广泛的现代总结模型和错综复杂数据,重点讲述了纵向数据下一些线性模型的测度难题,基于贰次预计函数和阅历似然方法给出了参数分量和非参数分量的估算及其大样天性质,并经过总结模拟和骨子里数目印证了经历似然方法的优势。

越来越多关于
》》》《财政和经济时间类别分析:第壹版》
内容简介
书籍
数学书籍
  《金融时间类别分析:第三版》周密演讲了财政和经济时间连串,并珍视介绍了经济时间类别理论和办法的日前探究热点和有个别新型切磋成果,特别是高风险值总计、高频数据解析、随机波动率建立模型和马尔可夫链蒙特卡罗方法等地方。别的,本书还系统解说了金融计量经济模型及其在经济时间类别数据和建立模型中的应用,全体模型和办法的应用均选取实际经济数据,并交给了所用总计机软件的授命。较之第壹版,本版不仅更新了上一版中运用的多寡,而且还交到了r
命令和实例,从而使其变成明白首要总结方法和技巧的奠基石。
  《金融时间连串分析:第①版》可看做时间体系分析的读本,也适用于商学、艺术学、数学和总括学专业对经济的计量法学感兴趣的高年级本科生和学士,同时,也可作为商业、金融、保障等世界专业职员的参照用书。
目录
《金融时间类别分析:第①版》
第③章  金融时间类别及其特色  1
1.1  资金财产收益率  2
1.2  获益率的分布性质  6
1.2.1  总括分布及其矩的回看  6
1.2.2  获益率的遍布  13
1.2.3  多元受益率  16
1.2.4  收益率的似然函数  17
1.2.5  收益率的阅历性质  17
1.3  别的进度  19
附录r  程序包  21
练习题  23
参考文献  24
第③章  线性时间种类分析及其应用  25
2.1  平稳性  25
2.2  相关周全和自有关函数  26
2.3  白噪声和线性时间类别  31
2.4  简单的自回归模型  32
2.4.1  ar模型的习性  33
2.4.2  实际中如何识别ar模型  40
2.4.3  拟合优度  46
2.4.4  预测  47
2.5  不难滑动平均模型  50
2.5.1  ma模型的习性  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)模型的习性  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模型的二种表示  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  带趋势项的时刻类别  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  季节性差不同  72
2.8.2  多重季节性模型  73
2.9  带时间类别误差的回归模型  78
2.10  协方差矩阵的相合测度  85
2.11  长回忆模型  88
附录  一些sca  的命令  90
练习题  90
参考文献  92
第①章  条件异方差模型  94
3.1  波动率的表征  95
3.2  模型的组织  95
3.3  建模  97
3.4  arch模型  99
3.4.1  arch模型的习性  100
3.4.2  arch模型的缺陷  102
3.4.3  arch模型的确立  102
3.4.4  一些例子  106
3.5  garch模型  113
3.5.1  实例证实  115
3.5.2  预测的评估  120
3.5.3  两步估摸方法  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  模型的另一种样式  125
3.8.2  实例证实  125
3.8.3  另贰个例证  126
3.8.4  用egarch模型举办展望  128
3.9  门限garch模型  129
3.10  charma模型  130
3.11  随机周到的自回归模型  132
3.12  随机波动率模型  133
3.13  长记念随机波动率模型  133
3.14  应用  135
3.15  别的办法  138
3.15.1  高频数据的选择  138
3.15.2  日开盘价、最高价、最低价和收盘价的行使  141
3.16  garch模型的峰度  143
附录  波动率模型估算中的一些rats  程序  144
练习题  146
参考文献  148
第5章  非线性模型及其使用  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  函数周密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  神经互连网  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
第陆章  高频数据解析与市面微观结构  196
5.1  非同步交易  196
5.2  购买销售报价差  200
5.3  交易数额的经验特征  201
5.4  价格变化模型  207
5.4.1  顺序可能率值模型  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  价格转移和持续期的二元模型  225
5.8  应用  229
附录a  一些可能率分布的回想  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
第肆章  延续时间模型及其使用  243
6.1  期权  244
6.2  一些连接时间的妄动进度  244
6.2.1  维纳进程  244
6.2.2  广义维纳进程  246
6.2.3  伊藤进程  247
6.3  伊藤引理  247
6.3.1  微分回想  247
6.3.2  随机微分  248
6.3.3  1个应用  249
6.3.4  1和?的估计  250
6.4  股价与对数受益率的分布  251
6.5  b-s微分方程的推理  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  欧式期货合作选择权的下界  257
6.6.4  讨论  258
6.7  伊藤引理的壮大  261
6.8  随机积分  262
6.9  跳跃扩散模型  263
6.10  一而再时间模型的估摸  269
附录a  b-s  公式积分  270
附录b  标准正态概率的接近  271
练习题  271
参考文献  272
第⑧章  极值理论、分位数臆想与风险值  274
7.1  风险值  275
7.2  风险衡量制  276
7.2.1  讨论  279
7.2.2  七个头寸  279
7.2.3  预期损失  280
7.3  var  总结的计量经济方法  280
7.3.1  八个周期  283
7.3.2  在尺度正态分布下的意料损失  285
7.4  分位数测度  285
7.4.1  分位数与次序计算量  285
7.4.2  分位数回归  287
7.5  极值理论  288
7.5.1  极值理论的追忆  288
7.5.2  经验预计  290
7.5.3  对股票受益率的应用  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  基于极值理论的三个新格局  302
7.7.1  总括理论  303
7.7.2  超过定额均值函数  305
7.7.3  极值建立模型的3个新章程  306
7.7.4  基于新方式的var总结  308
7.7.5  参数化的其余措施  309
7.7.6  解释变量的行使  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  平稳时间种类的危害值  323
练习题  324
参考文献  326
第⑨章  多元时间系列分析及其使用  328
8.1  弱平稳与接力{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  简化格局和布局情势  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  建立二个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  分明性函数的具体化  368
8.6.2  最大似然推测  368
8.6.3  协整检验  369
8.6.4  协整var模型的臆度  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  容易例子  380
附录a  向量与矩阵的回想  385
附录b  多元辰态分布  389
附录c  一些sca命令  390
练习题  391
参考文献  393
第七章  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  总括因子分析  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  因子个数的精选  421
9.6.2  例子  422
练习题  424
参考文献  425
第柒章  多元波动率模型及其应用  426
10.1  指数加权臆度  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  相关周密的采纳  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
附录对预计的一对诠释  462
练习题  466
参考文献  467
第③1章  状态空间模型和Carl曼滤波  469
11.1  局地趋势模型  469
11.1.1  总计测算  472
11.1.2  卡尔曼滤波  473
11.1.3  预测误差的习性  475
11.1.4  状态平滑  476
11.1.5  缺失值  480
11.1.6  起首化效应  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  带时变周详的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  Carl曼滤波和平滑  499
11.4.1  Carl曼滤波  499
11.4.2  状态估量误差和展望误差  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32章  马尔可夫链蒙特卡罗方法及其使用  517
12.1  马尔可夫链模拟  517
12.2  gibbs抽样  518
12.3  贝叶斯猜测  520
12.3.1  后验分布  520
12.3.2  共轭先验分布  521
12.4  别的算法  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  带时间体系误差的线性回归  526
12.6  缺点和失误值和尤其值  530
12.6.1  缺失值  531
12.6.2  相当值的分辨  532
12.7  随机波动率模型  537
12.7.1  一元模型的测度  537
12.7.2  多元随机波动率模型  542
12.8  推测随机波动率模型的新情势  549
12.9  马尔可夫转换模型  556
12.10  预测  563
12.11  其余使用  564
练习题  564
参考文献  565
索引  568  

程维虎介绍了样此次序计算量及其分布、次序总计量矩的计量、次序计算量之差矩的计量,详细讲解了两种基于次序总括量的总结测算理论和艺术,研究了总结量的质量,最终交给几类特殊分布的依照样这一次序总括量的完整分布的总括估测计算新章程。

本图书新闻来源:中华互相出版网

(数学与音讯科学高校 刘娟芳)