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金融时间序列分析,北京工业大学薛留根教授和

日期:2019-08-26编辑作者:上市公司

七月二十八日上午,应数学与音讯科学大学特邀,北工业余大学学博导薛留根和程维虎在数学南楼103室分别作了题为“纵向数据下有个别线性模型的广义经验似然估量”和“基于次序总计量的总括测算理论与方法”的学术报告。大学相关标准师生加入聆听了本次讲座。报告会由副司长庞善起COO。

《金融时间类别解析:第3版》
骨干消息
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
文库名: 图灵数学.计算学丛书
出版社:人民邮电出版社
ISBN:9787115287625
上架时间:二〇一一-8-20
出版日期:2011 年4月
开本:16开
页码:1
版次:1-1
所属分类: 数学
图片 1

薛留根首先介绍了大范围的今世总结模型和复杂数据,着重陈诉了纵向数据下有些线性模型的评估价值难点,基于三遍算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量及其大样特性质,并经过计算模拟和实际数据证实了经历似然方法的优势。

更加多关于 》》》《金融时间类别分析:第3版》
内容简要介绍
书籍
数学书籍
  《金融时间体系剖析:第3版》周密阐释了金融时间连串,并主要介绍了经济时间系列理论和办法的眼下钻探火热和有个别最新探讨成果,越发是高危害值总计、高频数据分析、随机波动率建立模型和马尔可夫链蒙特卡罗方法等方面。别的,本书还系统阐述了金融计量经济模型及其在金融时间类别数据和建立模型中的应用,全部模型和办法的选取均接纳实际经济数据,并交给了所用APP的通令。较之第2 版,本版不仅仅更新了上一版中利用的多寡,并且还提交了r 命令和实例,进而使其成为通晓首要计算方法和本领的奠基石。
  《金融时间类别分析:第3版》可看作时间体系深入分析的读本,也适用于商学、法学、数学和计算学专门的职业对经济的计量法学感兴趣的高年级本科生和大学生,同一时间,也可作为商业、金融、保障等世界专门的职业职员的参照用书。
目录
《金融时间种类剖判:第3版》
第1章  金融时间系列及其性格  1
1.1  资金财产报酬率  2
1.2  报酬率的布满性质  6
1.2.1  计算遍布及其矩的回想  6
1.2.2  收益率的遍布  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  报酬率的阅历性质  17
1.3  别的进度  19
附录r  程序包  21
练习题  23
参照他事他说加以考察文献  24
第2章  线性时间种类深入分析及其使用  25
2.1  平稳性  25
2.2  相关周详和自相关函数  26
2.3  白噪声和线性时间连串  31
2.4  简单的自回归模型  32
2.4.1  ar模型的天性  33
2.4.2  实际中哪些识别ar模型  40
2.4.3  拟合优度  46
2.4.4  预测  47
2.5  轻便滑动平均模型  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模型举办展望  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  带漂移的妄动游动  64
2.7.3  带趋势项的时刻系列  65
2.7.4  一般的单位根非平稳模型  66
2.7.5  单位根核实  66
2.8  季节模型  71
2.8.1  季节性差不一致  72
2.8.2  多重季节性模型  73
2.9  带时间连串舍入误差的回归模型  78
2.10  协方差矩阵的相合猜度  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3章  条件异方差模型  94
3.1  波动率的表征  95
3.2  模型的构造  95
3.3  建模  97
3.4  arch模型  99
3.4.1  arch模型的属性  100
3.4.2  arch模型的老毛病  102
3.4.3  arch模型的确立  102
3.4.4  一些例证  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  两步测度方法  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  另贰个事例  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  随机周到的自回归模型  132
3.12  随机波动率模型  133
3.13  长回想随机波动率模型  133
3.14  应用  135
3.15  其余格局  138
3.15.1  高频数据的使用  138
3.15.2  日开盘价、最高价、最低价和收盘价的施用  141
3.16  garch模型的峰度  143
附录  波动率模型测度中的一些rats  程序  144
练习题  146
仿效文献  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  马尔可夫调换模型  160
4.1.5  非参数方法  162
4.1.6  函数全面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  神经互联网  171
4.2  非线性核查  176
4.2.1  非参数核准  176
4.2.2  参数查证  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  一些有关非线性波动率模型的rats  程序  190
附录b  神经互联网的s-plus  命令  191
练习题  191
参照他事他说加以考察文献  193
第5章  高频数据分析与市情微观结构  196
5.1  非同步交易  196
5.2  购销报价格差别  200
5.3  交易数额的阅历特征  201
5.4  价格变动模型  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  一些概率布满的回想  234
附录b  危急率函数  237
附录c  对持续期模型的局地rats
程序  238
练习题  239
参照他事他说加以考察文献  241
第6章  三番两次时间模型及其应用  243
6.1  期权  244
6.2  一些总是时间的妄动进程  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  微分回看  247
6.3.2  随机微分  248
6.3.3  多个使用  249
6.3.4  1和?的估计  250
6.4  股价与对数报酬率的布满  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  危害中性世界  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  伊藤引理的恢弘  261
6.8  随机积分  262
6.9  跳跃扩散模型  263
6.10  一连时间模型的估摸  269
附录a  b-s  公式积分  270
附录b  标准正态概率的好像  271
练习题  271
参谋文献  272
第7章  极值理论、分位数猜度与危害值  274
7.1  风险值  275
7.2  风险衡量制  276
7.2.1  讨论  279
7.2.2  八个头寸  279
7.2.3  预期损失  280
7.3  var  总括的计量经济方法  280
7.3.1  多个周期  283
7.3.2  在准绳正态布满下的预想损失  285
7.4  分位数测度  285
7.4.1  分位数与次序总括量  285
7.4.2  分位数回归  287
7.5  极值理论  288
7.5.1  极值理论的回看  288
7.5.2  经验估算  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  基于极值理论的八个新格局  302
7.7.1  总结理论  303
7.7.2  超过定额均值函数  305
7.7.3  极值建立模型的一个新点子  306
7.7.4  基于新措施的var计算  308
7.7.5  参数化的别的办法  309
7.7.6  解释变量的选拔  312
7.7.7  模型查验  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  极值指数的估摸  321
7.8.3  平稳时间类别的风险值  323
练习题  324
参谋文献  326
第8章  多元时间类别分析及其使用  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  多元混成核算  335
8.2  向量自回归模型  336
8.2.1  简化情势和结构方式  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  建设构造三个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  显明性函数的具体化  368
8.6.2  最大似然估算  368
8.6.3  协整查证  369
8.6.4  协整var模型的前瞻  370
8.6.5  例子  370
8.7  门限协整与利息套汇  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  匹配成对交易  379
8.8.1  理论框架  379
8.8.2  交易战术  380
8.8.3  轻巧例子  380
附录a  向量与矩阵的追思  385
附录b  多元旦态遍及  389
附录c  一些sca命令  390
练习题  391
参谋文献  393
第9章  主成分剖析和因子模型  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  主成分解析  408
9.4.1  pca理论  408
9.4.2  经验的pca  410
9.5  总结因子深入分析  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  因子个数的采用  421
9.6.2  例子  422
练习题  424
参照他事他说加以考察文献  425
第10章  多元波动率模型及其使用  426
10.1  指数加权估量  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  相关周到的应用  435
10.3.2  cholesky  分解  436
10.4  二元报酬率的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  越来越高维的波动率模型  452
10.6  因子波动率模型  457
10.7  应用  459
10.8  多元t  分布  461
附录对猜想的某个表明  462
练习题  466
仿效文献  467
第11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  计算估测计算  472
11.1.2  Carl曼滤波  473
11.1.3  预测标称误差的品质  475
11.1.4  状态平滑  476
11.1.5  缺失值  480
11.1.6  开头化效应  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  模型转变  486
11.3.1  带时变全面的capm  487
11.3.2  arma模型  489
11.3.3  线性回归模型  495
11.3.4  带arma引用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  状态预计相对误差和预测基值误差  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
参照他事他说加以考察文献  516
第12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  贝叶斯估摸  520
12.3.1  后验遍及  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  带时间类别截断误差的线性回归  526
12.6  缺点和失误值和特别值  530
12.6.1  缺失值  531
12.6.2  万分值的鉴定区别  532
12.7  随机波动率模型  537
12.7.1  一元模型的臆度  537
12.7.2  多元随机波动率模型  542
12.8  估算随机波动率模型的新措施  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
参照他事他说加以考察文献  565
索引  568  

程维虎介绍了样此次序总括量及其遍布、次序计算量矩的计量、次序总结量之差矩的乘除,详细解说了二种基于次序总括量的总结测算理论和措施,斟酌了总括量的脾性,最后交给几类极其遍及的依靠样此番序总结量的完全布满的计算测算新方式。

本图书音信来源:中华夏族民共和国互动出版网

(数学与音讯科学大学 刘娟芳)

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