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在时间序列的协整理论方面，包括单位根过程的极限分布和检验，单方程和系统方程协整关系的估计和检验，非线性、长记忆协整关系的建模和检验问题，协整系统的贝叶斯分析及变结构协整的理论、方法等。在金融时间序列波动模型方面，包括自回归条件异方差（ARCH）模型的各类一维和多维模型体系及各类随机波动（SV）模型的性质、模型参数估计和检验问题，讨论了变结构波动模型的建模及其应用等。金融波动性问题是当今金融分析中的重要课题，本书探讨了金融波动及其持续性的市场机制，建立了在金融波动持续性基础上的资本资产定价模型和金融风险规避策略等。书中详细讨论了高频金融时间序列分析与建模问题，研究了各类高频时间序列已实现波动率的
数量经济学系列丛书协整理论与波动模型金融时间序列分析及应用(第3版)张世英樊智郭名媛著清华大学出版社北京内容简介本书论述了时间序列的协整理论和波动性建模。在协整理论方面,探讨了单位根过程的极限分布和检验,单方程、系统方程和非线性协整建模,协整的贝叶斯、变结构分析等。在波动性分析方面,探讨了各类ARCH、SⅤ模型的建模及变结构分析。本书还探讨了金融波动与持续性的市场机制及其对资产定价和风险管理的意义,高频、超高频时间序列的波动性建模,小波方法在金融波动分析中的应用,连续时间资产收益模型等问题。本书可作为数量经济学研究人员、教师,经济和金融工作者的参考书,亦可作为相关领域研究生的教学参考书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签,无标签者不得销售。版权所有,侵权必究。侵权举报电话:010-6278298913701121933图书在版编目(CIP)数据协整理论与波动模型:金融时间序列分析及应用张世英,樊智,郭名媛著.-3版.一北京:清华大学出版社,2014(数量经济学系列丛书)第3版RE在第3版中,本书增加了国际上近些年来提出的在高频金融时间序列建模方面新的内容和方法,主要是基于分位数的金融波动率的估计方法和乘积误差模型,该模型有效地解决了髙频佥融时间序列波动建模问题。这样,就在第9章“高频金融时间序列分析与建模”中增加了第9.5节“基于分位数的波动佔计方法”和第9.6节“基于高频时间序列的乘积误差模型”。其中第9.6节的内容也是国家自然科学基金项目——基于MEM模型的金融市场分析(No.70901055)的组成部分本版的修订工作由张世英、樊智和郭名媛共同完成,樊智完成第9.5节的写作,郭名媛完成第9.6节的写作,张世英负责其他章节的修订和全书统一。本书在出版过程中得到清华大学出版社的大力支持,在此表示感谢。张世英2013年1月10日PREFACE第2版《协整理论与波动模型——金融时间序列分析及应用》第1版出版后,金融时间序列研究和应用在国内外都取得了多方面的进展,我们也获得许多新的研究成果。在另一项国家自然科学基金项目—“多变量矩序列长期均衡关系及动态金融风险规避策略硏究”(No.70471050)的资助下,我们在金融高频时间序列波动性分析、金融波动分析的小波和频域方法、时间序列矩的持续和持同持续性硏究、高阶矩风险建模方法与动态组合投资研究、 Copula技术及其在金融时间序列分析上的应用等诸多方面都进行了创新性与探索性的研究,并获得大量研究成果。在此基础上,对第1版作了补充和修订。在第2版中,本书基本结构保持不变,增加了三章新的内容:第9章高频金融时间序列分析与建模;第10章金融时间序列分析的小波方法;第11章连续时间模型及其应用。并对第1版中第5章,第6章和第7章作了必要的补充和修订。第1版第9章所展望的几个新方向我们都获得丰富的研究成果,改写为第2版的第9章、第10章内容,所以第1版第9章就取消了。在本书的修订过程中,仍以我们的研究成果为中心展开讨论。为了进一步说明我们的工作,同时也提到国外学者的些相关工作。另外, Copula方法的讨论已单独成书—《 Copula理论及其在金融分析上的应用》,由清华大学出版社出版。本书的修订工作由张世英和樊智共同完成。在本书的修订中耿克红、李胜歌、胡素华、徐梅同志也给予了帮助。本书在出版过程中得到清华大学出版社的大力支持,在此一并表示感谢。张世英2008年7月25日协整理论与波动模型—金融时间序列分析及应用(第3版)算法解决复杂模型的参数估计问题,比一些常规方法,如BHHH算法,具有明显的优势。波动持续性问题是金融波动性研究中的重要问题, Engle和 Bollerslev等在这一领域作出了重要贡献。对于多变量时间序列的波动持续性问题, Bollerslev和 Engle(1993)提出了波动协同持续这一概念,即通过对多个变量的线性组合来消除波动的持续性,这一问题对于资产组合理论以及金融风险防范问题无疑具有重要意义,但是,此后国外文献中很少再有进步的研究。一方面,我们深入研究并发展了国外相关的研究成果,证明了波动持续性与波动非协方差平稳性之间的等价关系,给出了市场组合意义下波动协同持续性存在与否的条件,同时建立了时间序列协同持续性与线性协整之间的关系。另一方面,从单整的角度,我们也提出了波动持续性和协同持续性的定义,并在此基础上讨论了向量 GARCH过程和向量Sⅴ过程的持续性和协同持续性问题。进一步,我们将协同持续概念扩展为非线性协同持续,提出非线性协同持续的概念及其算法。线性协同持续与非线性协同持续概念与方法的提出,为从动态角度研究金融风险的持续性及其规避策略提供了理论基础。基于金融波动持续性和协同持续性分析,我们系统地研究了金融动态风险的影响问题以及资产组合中的风险规避策略和途径。研究了存在方差持续性条件下资本资产定价模型和套利定价模型的性质,为证券投资分析提供一种新的方法和手段迄今,ARCH类模型和SV类模型是广泛应用于金融时间序列波动性分析的两类重要模型。我们从建模理论以及模型对于金融时间序列实际刻画能力两个角度研究了两类模型各自的特点以及二者之间的联系,从而为金融波动性分析和实际应用提供基础本书利用分形理论探讨了金融波动特性的市场机制,指出波动的持续性反映了市场的分形和非线性特性,分析了传统有效市场理论的缺陷和不足,指出在金融分析中引入分形市场理论的必要性。分形和多重分形理论可以作为金融风险分析与管理的理论基础,在这方面特别研究了分形市场中的资本资产定价问题。变结构建模是社会经济系统建模中的一个重要问题,可以说模型结构变化是社会经济系统中模型的基本特征。在20世纪80年代初,我们系统地建立了变结构经济计量模型的建模理论和方法。在协整模型的变结构分析中,对于线性协整模型,通常的结构突变和结构渐变冋题可以沿用一般的变结构分析方法来处理,而对非线性向量时间序列而言,系统内部动态均衡结构的变化不仅体现在空间结构上,而且具有一定的时间结构特性。为此,提出了一种新的变结构分析理论,即无模型的非线性系统变结构分析思想,给出与模型无关的系统变结构的定义,并利用非参数的神经网络技术和基于递归遗传规划的智能化变结构分析方法,解决了非线性复杂系统的变结构分析问题。对于ARCH类模型的变结构问题,国外目前的一些研究是基于ARCH类模型中的某一种模型形式进行的,但这未能解决包含许多模型形式的ARCH类模型族的变结构问题。为此,我们充分发挥所提出的分整增广 GARCH-M模型的包容性,利用分整增广 GARCH-M模型进行ARCH类模型的变结构分析,这就是我们解决ARCH类模型变结构问题的基本途径。本书主要是以我们的研究成果为中心展开讨论的。为使本书体系完整,也提到国外相关的工作,但这些内容只起到进一步说明我们工作的作用。在本书定稿之际,得知协整理论以及ARCH模型的原创者美国经济学家 engle和英国经济学家 Granger荣膺2003年度诺贝尔经济学奖,我们也受到鼓舞。本书内容正是在他们工作的基础之上,提出新的研究课题,获得的一些新成果。
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