金融時(shí)間序列分析

前言

　　近年來金融時(shí)間序列這個(gè)研究領(lǐng)域已經(jīng)引起了人們廣泛的關(guān)注，尤其是當(dāng)2003年RobertEngle教授和cliveGranger教授獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)之后，與此同時(shí)，金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域也有了新的發(fā)展，尤其是在高頻金融、隨機(jī)波動(dòng)率以及可用性軟件方面，于是我們需要為高年級(jí)本科生、研究生、技術(shù)人員以及研究人員提供一套更為完善易懂的素材，在準(zhǔn)備第2版時(shí)我們的主要目的是在新的發(fā)展和實(shí)證分析方面進(jìn)行更新，并且擴(kuò)大這本書的核心素材，將異方差和序列相關(guān)存在時(shí)的相合協(xié)方差估計(jì)、波動(dòng)率建模的備選方法、金融因子模型、狀態(tài)空間模型、卡爾曼濾波以及隨機(jī)擴(kuò)散模型的估計(jì)也包含了進(jìn)來，　　因此本書擴(kuò)展到了12章，而且本書另一個(gè)重要的修改是包含了S—Plus命令和說明，本版同時(shí)更新了許多實(shí)證例子和練習(xí)，使其包含了最近的數(shù)據(jù)，　　新增的兩章是第9章主成分分析及因子模型，與第11章狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波，本書所討論的因子模型包含了宏觀經(jīng)濟(jì)因子模型、基本面的因子模型和統(tǒng)計(jì)因子模型，對(duì)于分析像組合收益這樣的高維金融數(shù)據(jù)，這些模型是簡單而有力的工具，為說明其應(yīng)用，本書給出了實(shí)證的例子，新增的狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波是為了闡明其在金融中的應(yīng)用以及容易計(jì)算的特點(diǎn)，第12章中，在一般馬爾科夫鏈蒙特卡羅(McMc)框架下，狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波可用來估計(jì)隨機(jī)波動(dòng)率模型，該估計(jì)還用到了向前濾波和向后抽樣的方法以增加計(jì)算效率。

內(nèi)容概要

本書全面闡述了金融時(shí)間序列，并主要介紹了金融時(shí)間序列理論和方法的當(dāng)前研究熱點(diǎn)和一些最新研究成果，尤其是風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算、高頻數(shù)據(jù)分析、隨機(jī)波動(dòng)率建模和馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法等方面。此外，本書還系統(tǒng)闡述了金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型及其在金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)和建模中的應(yīng)用，所有模型和方法的運(yùn)用均采用實(shí)際金融數(shù)據(jù)，并給出了所用計(jì)算機(jī)軟件的命令。較之第1版，本版主要在新的發(fā)展和實(shí)證分析方面進(jìn)行了更新，新增了狀態(tài)空間模型和Kalman濾波以及S-Plus命令等內(nèi)容?！　”緯勺鳛闀r(shí)間序列分析的教材，也適用于商學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)對(duì)金融的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)感興趣的高年級(jí)本科生和研究生，同時(shí)，也可作為商業(yè)、金融、保險(xiǎn)等領(lǐng)域?qū)I(yè)人士的參考書。

作者簡介

Ruey S，Tsay（蔡瑞胸），美國芝加哥大學(xué)布斯商學(xué)院經(jīng)濟(jì)計(jì)量及統(tǒng)計(jì)學(xué)的H G．B．Alexande r講席教授。1 982年于美國威斯康星大學(xué)麥迪遜分校獲得統(tǒng)計(jì)學(xué)博士學(xué)位。中國臺(tái)灣“中央研究院”院士，美國統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)的會(huì)士，Journal of Forecastin9的聯(lián)合主編，Journal of

書籍目錄

第1章　金融時(shí)間序列及其特征　  1.1　資產(chǎn)收益率　  1.2　收益率的分布性質(zhì)  1.3　其他過程　  練習(xí)題　  參考文獻(xiàn)　第2章　線性時(shí)間序列分析及其應(yīng)用　  2.1　平穩(wěn)性　  2.2　相關(guān)系數(shù)和自相關(guān)函數(shù)　  2.3　白噪聲和線性時(shí)間序列　  2.4　簡單的自回歸模型　　  2.5　簡單滑動(dòng)平均模型　  2.6　簡單的ARMA模型  2.7　單位根非平穩(wěn)性　　  2.8　季節(jié)模型　  2.9　帶時(shí)間序列誤差的回歸模型　　  2.10　協(xié)方差矩陣的相合估計(jì)　  2.11　長記憶模型  附錄　一些SCA的命令  練習(xí)題  參考文獻(xiàn)　第3章　條件異方差模型  3.1　波動(dòng)率的特征　  3.2　模型的結(jié)構(gòu)  3.3　建模  3.4　ARCH模型　  3.5　GARCH模型  3.6　求和GARCH模型  3.7　GARCH-M模型　　  3.8　指數(shù)GARCH模型  3.9　門限GARCH模型  3.10　CHARMA模型　  3.11　隨機(jī)系數(shù)的自回歸模型  3.12　隨機(jī)波動(dòng)率模型　  3.13　長記憶隨機(jī)波動(dòng)率模型  3.14　應(yīng)用  3.15　其他方法　  3.16　GARCH模型的峰度  附錄　波動(dòng)率模型估計(jì)中的一些RATS程序  練習(xí)題  參考文獻(xiàn)第4章　非線性模型及其應(yīng)用  4.1　非線性模型　　  4.2　非線性檢驗(yàn)  4.3　建模  4.4　預(yù)測　  4.5　應(yīng)用  附錄A　一些關(guān)于非線性波動(dòng)率模型的RATS程序　  附錄B　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的S-Plus命令　  練習(xí)題　  參考文獻(xiàn)　第5章　高頻數(shù)據(jù)分析與市場微觀結(jié)構(gòu)　  5.1　非同步交易  5.2　買賣報(bào)價(jià)差  5.3　交易數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)特征　  5.4　價(jià)格變化模型　  5.5　持續(xù)期模型  5.6　非線性持續(xù)期模型  5.7　價(jià)格變化和持續(xù)期的二元模型　　  附錄A　一些概率分布的回顧  附錄B　危險(xiǎn)率函數(shù)　  附錄C　對(duì)持續(xù)期模型的一些RATS程序　  練習(xí)題　  參考文獻(xiàn)第6章　連續(xù)時(shí)間模型及其應(yīng)用第7章　極值理論、分位數(shù)估計(jì)與風(fēng)險(xiǎn)值　第8章　多元時(shí)間序列分析及其應(yīng)用第9章　主成分分析和因子模型第10章　多元波動(dòng)率模型及其應(yīng)用　第11章　狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波第12章　馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法及其應(yīng)用索引　

媒體關(guān)注與評(píng)論

　　“一本相當(dāng)精彩的書！同它失之交臂將是所有從事時(shí)間序列分析研究的人的重大損失。”　　——《統(tǒng)計(jì)計(jì)算與模擬》雜志　　“本書對(duì)金融時(shí)間序列進(jìn)行了完美闡述。對(duì)于既要充實(shí)理論概念又要豐富實(shí)際應(yīng)用體驗(yàn)的人來說，這是一部寶典！”　　——美國數(shù)學(xué)協(xié)會(huì)

編輯推薦

　　本書是金融時(shí)間序列分析領(lǐng)域不可多得的一本上乘之作，在全面闡述金融時(shí)間序列分析理論知識(shí)的同時(shí)，還系統(tǒng)地介紹了金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型及其在金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測中的應(yīng)用。在第1版的基礎(chǔ)上，本書順應(yīng)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢，更新并增加了大量實(shí)證方面的例子，同時(shí)補(bǔ)充完善了金融領(lǐng)域的新發(fā)展——高頻金融隨機(jī)波動(dòng)率和可用性軟件方面的內(nèi)容?！　刑峁┝素S富的S-Plus代碼，可供讀者實(shí)踐學(xué)習(xí)。

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