金融定量分析與S-Plus運用

內(nèi)容概要

　　
隨著現(xiàn)代金融朝著數(shù)理化、微觀化和工程化的趨勢發(fā)展，運用模型量化分析金融數(shù)據(jù)已成為學(xué)術(shù)研究和實踐運用的主流模式，掌握分析技術(shù)原理和實現(xiàn)方法已成為金融方向研究人員或金融從業(yè)技術(shù)人員的基本素質(zhì)，也是目前高校金融、經(jīng)濟類專業(yè)人才培養(yǎng)的必修內(nèi)容。目前相關(guān)書籍可以歸為兩類：一類屬“理論類”，側(cè)重于理論，強調(diào)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)；另一類屬“應(yīng)用類”，側(cè)重于運用，強調(diào)方法通過軟件實現(xiàn)?！督鹑诙糠治雠cS-Plus運用》力求找到理論與運用的平衡。為了說明原理，有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐茖?dǎo)過程，但盡量簡潔。在此基礎(chǔ)上，重點解析了對應(yīng)方法在軟件中的實現(xiàn)過程?！督鹑诙糠治雠cS-Plus運用》適合金融專業(yè)師生、金融方向研究人員以及金融從業(yè)技術(shù)人員參考閱讀。

作者簡介

　　
朱敏，1978年出生于上海，上海師范大學(xué)金融學(xué)院講師，復(fù)旦大學(xué)世界經(jīng)濟系博士畢業(yè)。在校為本科生開設(shè)《金融衍生產(chǎn)品》、《金融時間序列分析》等課程，目前主要研究金融風(fēng)險管理。在《財經(jīng)硼究》、《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究》等學(xué)術(shù)期刊發(fā)表淪文近十篇?，F(xiàn)主持市級課題一項。經(jīng)濟學(xué)博士，講師?，F(xiàn)任職于上海師范大學(xué)商學(xué)院經(jīng)濟系，主要講授“宏觀經(jīng)濟學(xué)”、“經(jīng)濟學(xué)說史”、“經(jīng)濟博奔論”等課程。主要研究領(lǐng)域為：經(jīng)濟增長、金融發(fā)展、金融市場和金融機構(gòu)。在《財政研究》、《上海經(jīng)濟研究》、《經(jīng)濟科學(xué)》等csscI期刊上發(fā)表論文多篇。參與編寫《信用風(fēng)險管理》等專業(yè)教材。

書籍目錄

第1章 S-Plus的基本使用方法
1.1 S-Plus軟件簡介
1.2 s語言的基本對象
1.2.1 向量
1.2.2 矩陣
1.2.3 因子
1.2.4 列表
1.2.5 數(shù)據(jù)框
1.3 S語言的基本語法
1.3.1 分支語句
1.3.2 循環(huán)語句
1.4 S語言的自編函數(shù)
1.4.1 工作空間管理
1.4.2 參數(shù)（自變量）
1.4.3 作用域
1.5 S-P1us的繪圖
1.5.1 散點圖
1.5.2 密度函數(shù)的繪制
1.5.3 多組數(shù)據(jù)的圖形繪制
1.5.4 多圖控制
1.6 用SPlus讀寫數(shù)據(jù)文件
1.6.1 文本格式文件的讀寫方式
1.6.2 特定數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的讀寫方式
1.6.3 利用菜單讀寫數(shù)據(jù)
1.7 數(shù)據(jù)的基本處理方法S
1.7.1 特定數(shù)據(jù)的選擇
1.7.2 數(shù)據(jù)的合并
1.7.3 數(shù)據(jù)的排序
1.7.4 數(shù)據(jù)的篩選
第2章 金融時間序列數(shù)據(jù)的處理方法
2.1 時間序列數(shù)據(jù)
2.1.1 "timeSeries"對象
2.1.2 "timeSeries"的基本操作
2.1.3 "timeDate"對象
2.1.4 "timeDate"對象的基本操作
2.1.5 遞增時間序列的生成方法
2.1.6 生成“timeSeries”對象
2.1.7 時間序列數(shù)據(jù)的分組統(tǒng)計
2.1.8 時間序列數(shù)據(jù)的合并
2.1.9缺失值的處理方法j
2.2 在S-Plus中對時間序列的處理
2.2.1 生成滯后和差分.
2.2.2 收益率的定義
2.2.3 收益率的計算
2.2.4 收益率的特征
第3章 時間序列數(shù)據(jù)的回歸分析.
3.1 最小二乘估計量
3.1.1 線性回歸模型的矩陣方法：0LS的數(shù)值性質(zhì)
3.1.2 回歸模型的經(jīng)典假設(shè)：0IS的統(tǒng)計性質(zhì)
3.2 OLS估計量的有限樣本性質(zhì)
3.2.1 估計量口的有限樣本性質(zhì)
3.2.2 隨機擾動項的方差估計量孑的有限樣本性質(zhì)
3.2.3 時間序列的有限樣本性質(zhì)
3.3 假設(shè)檢驗
3.3.1 個別回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗
3.3.2 線性約束檢驗
3.3.3 不包括常數(shù)項的所有系數(shù)的統(tǒng)計顯著性：F統(tǒng)計量
3.4 違背經(jīng)典假設(shè)數(shù)據(jù)的問題與處理
3.4.1 異方差
3.4.2 自相關(guān)
3.5 使用S+Finmetrics函數(shù)“0LS”進(jìn)行時間序列回歸
第4章 平穩(wěn)時間序列模型
4.1 平穩(wěn)時間序列的幾個重要概念
4.1.1 平穩(wěn)性
4.1.2 自相關(guān)
4.1.3 偏自相關(guān)
4.2 自回歸模型
4.2.1 AR（1）模型
4.2.2 AR（1）模型的識別特征
4.2.3 AR（1）模型的生成程序
4.2.4 AR（1）模型的估計
4.2.5 AR（2）模型
4.2.6 AR（D）模型
4.2.7 自回歸模型的建模法則
4.2.8 自回歸模型的預(yù)測
4.3 移動平均模型
4.3.1 MA（1）模型
4.3.2 MA（1）模型的識別特征
4.3.3 MA（1）模型的生成程序
4.3.4 MA（1）模型的估計
4.3.5 MA（2）模型
4.3.6 MA（q）模型
4.3.7 移動平均模型的建模法則
4.3.8 移動平均模型的預(yù)測
4.4 自回歸移動平均模型
4.4.1 ARMA（1，1）模型
4.4.2 ARMA（1，1）的識別特征
4.4.3 ARMA（1，1）的生成程序
4.4.4 ARMA模型的建模法則
4.4.5 自回歸移動平均模型的預(yù)測
第5章 波動率建模
5.1 ARCH模型
5.1.1 ARCH模型的結(jié)構(gòu)
5.1.2 ARCH模型的性質(zhì)
5.1.3 ARCH模型的診斷
5.1.4 ARCH模型的估計
5.1.5 ARCH模型的預(yù)測
5.2 GARCt{模型
5.2.1 GARCH模型的結(jié)構(gòu)
5.2.2 GARCH模型的性質(zhì)
5.2.3 GARCH模型的估計方法
5.2.4 GARCH模型的優(yōu)選
5.2.5 CARCH模型的預(yù)測
5.3 風(fēng)險效應(yīng)模型
5.3.1 風(fēng)險效應(yīng)
5.3.2 GARCH—M模型
5.3.3 GARCH—M模型的估計
5.3.4 GARCH—M模型的預(yù)測
5.4 杠桿效應(yīng)模型
5.4.1 波動的非對稱性
5.4.2 杠桿效應(yīng)的檢驗
5.4.3 EGARCH模型
5.4.4 EGARCH模型的估計
5.4.5 EGARCH模型的預(yù)測
5.4.6 TGARCH模型
5.4.7 TGARCH模型的估計
5.5 含有外生變量的GARcH模型
5.5.1 外生變量與GARCH模型
5.5.2 含有外生變量的GARCI-{模型估計
第6章 非平穩(wěn)序列與單位根
6.1 非平穩(wěn)序列
6.1.1 隨機游走
6.1.2 帶漂移的隨機游走
6.2 偽回歸
6.3 DF檢驗
6.3.1 DF檢驗的基本思想
6.3.2 DF統(tǒng)計量的構(gòu)造
6.3.3 蒙特卡洛模擬與DF分布的獲取
6.3.4 S-Plus中DF檢驗方法
6.4 ADF檢驗
6.4.1 ADF檢驗的基本概念
6.4.2 ADF檢驗的經(jīng)驗法則
6.5 單位根檢驗的一個實際例子
第7章 向量自回歸
7.1 向量自回歸（VAR）模型的構(gòu)造
7.2 VAR模型的殘差滯后項表達(dá)式
7.2.1 VAR模型的估計方法
7.2.2 VAR模型滯后階數(shù)的選擇
7.2.3 VAR模型的穩(wěn)定性條件
7.3 格蘭杰因果檢驗
7.3.1 格蘭杰因果檢驗的定義
7.3.2 F檢驗
7.3.3 Wald檢驗
7.4 VAR模型的脈沖響應(yīng)分析
7.5 VAR模型預(yù)測誤差的方差分解
7.6 結(jié)構(gòu)向量自回歸
7.6.1 結(jié)構(gòu)模型還原的識別條件
7.6.2 S，VAR模型的一般形式
7.6.3 SVAR模型的似然估計
7.6.4 長期累積效應(yīng)約束與BQ分解
7.6.5 SVAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)
7.7 結(jié)構(gòu)向量自回歸的實例
7.7.1 基于VAR（2）的模型
7.7.2 基于SVAR（2）的模型
第8章 協(xié)整與誤差修正模型
8.1 協(xié)整的概念
8.1.1 單整
8.1.2 協(xié)整的定義
8.2 兩個變量的協(xié)整分析
8.2.1 協(xié)整檢驗的基本思想
8.2.2 誤差修正模型
8.2.3 E-G兩部法
8.3 多個變量的協(xié)整分析
8.3.1 向量的協(xié)整
8.3.2 Joharon檢驗
參考文獻(xiàn)

編輯推薦

金融定量研究的對象基本都是時間序列數(shù)據(jù)，因而主要運用經(jīng)濟計量學(xué)的專門方法即“時間序列分析”來分析處理數(shù)據(jù)，這也使得“時間序列分析”成為金融定量分析技術(shù)學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容。由于較多運用了矩陣分析和隨機分析等數(shù)學(xué)內(nèi)容，使得非數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生在學(xué)習(xí)這部分知識時有較大困難?！督鹑诙糠治雠cS-Plus運用》力求找到理論與運用的平衡。

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