出版社: 经济管理出版社; 第1版 (2015年1月1日)
外文书名: Bayesian Finacial Stochastic Volatility Models and Applications
丛书名: 区域经济发展青年学者论丛
平装: 267页
语种： 简体中文
开本: 32


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《贝叶斯金融随机波动模型及应用》共分为八章，结构体系如下：第一章，绪论；第二章，金融时变模型建模方法概述；第三章，标准随机波动模型的MCMC算法：第四章，随机波动扩展模型的MCMC抽样算法及应用；第五章，基于序贯蒙特卡洛方法的标准SV模型识别；第六章，基于序贯蒙特卡洛方法的参数学习；第七章，变结构随机波动模型的SMC算法及应用；第八章，结论与展望。

作者简介
郝立亚，1983年生，河北邯郸人，管理学博士，浙江大学宁波理工学院讲师，主要从事金融风险管理、贝叶斯计量经济学等方面的研究。主持和参与了国家自然科学基金课题、浙江省社科规划课题、宁波市软科学课题等多项研究，在《数量经济技术经济研究》，《中国管理科学》、《运筹与管理》等核心期刊发表论文10余篇。朱慧明，1966年生，湖南湘潭人，管理学博士，湖南大学教授、博士生导师；教育部新世纪优秀人才，英国BrmeI大学访问学者，国家自然科学基金创新研究群体成员；研究方向：贝叶斯计量经济模型。

目录
第一章绪论
一、金融市场波动理论
二、研究思路与意义
三、相关研究综述
四、研究内容概述
第二章金融时变模型建模方法概述
一、ARCH模型及其扩展形式
二、SV模型及其扩展形式
第三章标准随机波动模型的MCMC算法
一、标准SV模型及其统计性质
二、SV模型的参数估计方法
三、标准SV模型的MCMC估计算法
四、本章小结
第四章随机波动扩展模型的MCMC抽样算法及应用
一、长记忆随机波动模型的贝叶斯推断分析
二、贝叶斯波动均值SV模型的建模与实证分析
三、贝叶斯多因子SV模型的建模与实证分析
四、贝叶斯MSSV模型的建模与实证分析
五、本章小结
第五章基于序贯蒙特卡洛方法的标准SV模型识别
一、状态空间下的随机波动模型
二、序贯蒙特卡洛估计方法
三、仿真分析
四、本章小结
第六章基于序贯蒙特卡洛方法的参数学习
一、人工噪声过程下的参数学习
二、序贯贝叶斯滤波参数学习算法
三、仿真分析
四、本章小结
第七章变结构随机波动模型的SMC算法及应用
一、变结构随机波动模型的建模思路
二、基于辅助粒子滤波算法的MSSV模型估计与应用
三、基于序贯贝叶斯滤波算法的杠杆效应MSSV模型估计与应用
四、本章小结
第八章结论与展望
一、本书的主要研究结论与创新
二、研究展望