金融时序计量建模分析

相似文件 换一批

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

金融时序计量建模分析.pdf (5 MB)

2009-6-15 00:40:14 上传

《金融时间序列建模分析》
作　  者:  彭作祥
出 版 社:  西南财经
ISBN   :   781088431
原    价:  ￥18.8


金融时间序列建模分析-目录:
1导言
§1．1问题的提出与研究思路
§1．2结构安排和主要内容
2高频金融时序统计特征与投资主体行为分析
§2．1前言
§2．2高频时间序列统计特征
§2．3投资主体行为分析
§2．3．1密度函数的肥尾性、分布的非正态性和序列的非独立性
§2．3．2波动集束现象
§2．3．3条件方差时变性
§2．3．4长记忆性
§2．3．5尖峰现象
§2．4浅议传统与现代建模方法
§2．4．1传统建模的设定及其局限性
§2．4．2现代建模方法
3肥尾度量与风险刻画
§3．1引言
§3．2肥尾描述
§3．2．1肥尾定义
§3．2．2 QQ散点图的基本思想
§3．2．3 t、skewed－t和GED分布的尾部特征
§3．3极值理论基础
§3．3．1极值类型定理
§3．3．2尾指数估计量
§3．4尾指数估计与检验
§3．4．1块最大值法
§3．4．2广义Pareto分布法
§3．4．3 POT法
§3．5三收益率尾指数估计
§3．5．1三收益率尾指数的初步估计
§3．5．2三收益率尾指数的估计与检验
§3．6风险值的估计与预测
§3．6．1风险值的估计
§3．6．2风险值的一步预测
§3．6．3 shr96时序风险值的估计与预测图
4长记忆参数估计
§4．1前言
§4．2长记忆参数d的估计
§4．3 shr96和szr96时序的长记忆参数估计
§4．4 ARFIMA模型长记忆参数的模拟比较
§4．5对长记忆参数估计的进一步思考
5时间序列平稳性检验
§5．1前言
§5．2时间序列平稳性检验的意义
§5．2．1伪回归现象
§5．2．2伪回归的统计特征
……
6具有GARCH-error的单位根检验
7GARCH模型分析与应用
附录1 LM、LR和Wald检验
附录2 信息准则
附录3 分整时序随机数生成程序
附录4 动态ADF单位根检验程度
附录5 动态KPSS I(0)平稳性检验程序
附录6 具有GARCH-skew-t error单位根检验程序
§F．1临界值的随机模拟程序
§F. 2有效性及实际显著水平的随机模拟程序
参考文献
致谢


金融时间序列建模分析-简介:
本书的结构安排和主要内容如下：
第1章导言部分为问题提出、研究思路及篇章结构安排。
第2章通过对金融市场中投资者的投资决策行为进行经济学分析，解释高频金融时序的尖峰肥尾、波动集束、条件方差时变性和长记忆性等统计特征，也即解释这些公认的金融现象产生的原因是什么。
第3章使用极值理论估计并检验度量高频金融时序的肥尾程序的参数——尾指数，讨论尾指数在风险管理中的应用。
第3章使用极值理论及相关知识，局部拟合收益率的分布或密度，有效地估计和预测风险值，避免因整体拟合失真而导致估计与预测的无效。
在第3章的建模过程中，均使用方法论研究与实践分析相结合的分析方法。
第4章论金融时序长记忆参数的估计，主要考虑涉及分整参数的ARFIMA的模型、高斯半参数方法和GPH非参数估计方法，并应用于深沪两市的收益率的长记忆性的实证分析。
第5章为时间顺序的单位根或平稳检测。
第6章较系统地随机模拟分析具有GARCH-error金融时序的ADF单位根检验问题，它是第5章的时一步深化和创新。
第6章的实证分析表明伪GARCH现象的存在可能源于GARCH模型设定的随意性和非系统性。


彭作祥

[编辑本段]
西南大学教授　　职称：教授（硕士生导师）

　　学位： 经济学博士

　　毕业学校：西南财经大学

　　专业：概率论与数理统计、计量经济学

　　研究方向：极值理论与极限定理，金融时序建模分析与应用

　　出生年月：1968年6月

　　1990年毕业于西南师范大学数学系获学士学位， 1993年在西南师范大学获硕士学位， 1996年9月破格晋升副教授， 1998年聘为概率统计极值理论方向研究生导师， 2001年聘为教授、概率统计硕士学位点负责人。现任西南师范大学数学与统计学院统计系主任；重庆市数学会理事；重庆市工业与应用数学学会常务理事；全国系统工程学会下属社会经济专业委员会常务理事。

　　主要研究极值、点过程、极值指数估计量的统计性质，经济计量建模、应用， 极值与风险管理。 在研自然科学基金项目一项（主研）、教育部博士点基金一项（主研）和两项校科研基金（主持）。 已在《数学学报》、《应用数学学报》、《数理统计与应用概率》、《Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis》、 <<CSA Bulletin>>、<<Probability Theory and its Applications >>、《西南师范大学学报》等刊物发表论文二十余篇。

　　1．Pickands 型估计的推广，《数学学报》，1997 5

　　2． 一类简化的Pickands 型估计，《应用数学学报》，1998 4

　　3． 强相依高斯序列超过数点过程与部分和的联合渐近分布，《应用数学学报》，1999 3

　　4． The Pickands"Estimator of the Negative Extreme-Value Index,《Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis》，2001 1

　　5． 一类Pickands估计量渐近正态的充要条件（第二作者），《东北数学》，2004

　　6. 平稳高斯序列最大值与部分和的渐近联合分布（第二作者），《工程数学学报》，2005

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏2 回帖

关键词：Universit estimator negative 概率论与数理统计 GARCH模型 金融 建模 计量 时序

有点贵，等降价~~
并且顺路看看改版后自己啥样了~~

是有点贵啊，降点价吧

it sounds a good material

感谢楼主降价分享!!

谢谢分享   继续加油

看上去不错，谢谢分享。

是有点贵啊，降点价吧

有点贵啊！！！！！！！！！！！！

是好书呀！！