金融時間序列的經(jīng)濟計量學(xué)模型

內(nèi)容概要

本書是一本理論和實踐結(jié)合得比較好的著作，從理論到實踐，從方法到技巧，數(shù)學(xué)工作者（首先是統(tǒng)計學(xué)家）和經(jīng)濟工作者都可以從本書中學(xué)習(xí)到很多東西。經(jīng)濟科學(xué)出版社將本書引進并譯成中文，對于我國有志于研究現(xiàn)代金融理論與方法的研究人員，以及對于擴大金融數(shù)學(xué)的影響無疑是一件極為有益且值得稱道的工作。本書也可作為本科高年級學(xué)生或研究生學(xué)習(xí)類似“金融時間序列分析”課程時的一本十分優(yōu)秀的教學(xué)參考書。

作者簡介

特倫斯·米爾斯是拉夫伯勒大學(xué)（LoughboroughUniversity）的經(jīng)濟學(xué)教授。他在沃里克大學(xué)（UniversityofWarwick）獲得博士學(xué)位，曾在里茲大學(xué)（UniversityofLeeds）講學(xué)，并在城市大學(xué)商學(xué)院（CityUniversityBusinessSshool）和赫爾大學(xué)（UniversityofHull）擔(dān)任教授。他發(fā)表

書籍目錄

從書總序中文版序言作者中文版序言本書簡介第二版序方1、引言2、單變量線性隨機模型：基本概念　2.1 隨機過程、遍歷性和平穩(wěn)性　2.2 隨機差分方程　2.3 ARMA過程　2.4 線性隨機過程　2.5 ARMA模型的建立　2.6 非平穩(wěn)過程和ARIMA模型　2.7 ARIMA模型的建立　2.8 利用ARIMA模型預(yù)測3、單變量線性隨便機模型：深入課題　3.1 確定時間序列的積分次　3.2 分解時間序列：不可風(fēng)成分模型和信號提取　3.3 持久性和趨勢回歸的測量4、單變量非線性隨機模型5、擬合收益率分布6、非積他金融時間序列的回歸方法7、積分金融時間序列的回歸方法8、積分金融時間序列分析的深入課題

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