金融时间序列分析|华章数学译丛|蔡（Tsay，R.S.）|机械工业出版社

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金融时间序列分析

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原书名：Analysis of Financial Time Series	原出版社：
作者：蔡（Tsay，R.S.）	出版社：机械工业出版社
译者：潘家柱	丛书名：华章数学译丛
出版日期：2006-4-1	上架日期：2006-5-11 10:19:00
ISBN：711118386X	页数：355 版次：1-4
开本：16	装帧：平装

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| 大封面 | 封底 | 前言 | 内容简介 | 序言 | 目录 | 作者简介 | 译者简介 | 作者序 | 译者序 |

【读者评论】

内容简介
本书主要介绍了计量经济学和统计学文献中出现的金融计量方法方面的最新进展，强调实例和数据分析．特别是包含当前的研究热点，如风险值、高频数据分析和马尔町夫链蒙特卡罗方法等．主要内容包括：金融时间序列数据的基本特征，神经网络，非线性方法，使用跳跃扩散方程进行衍生产品的定价，采用极值理论计算风险值，带时变相关系数的多元波动率模型，贝叶斯推断．
本书可作为金融等专业高年级本科生或研究生的时间序列分析教材，也可供相关专业研究人员参考．

目录
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译者序
前言
第1章  金融时间序列及其特征
1．1资产收益率
1．2收益率的分布性质
1．2．1统计分布及其矩的回顾
1．2．2收益率的分布
1．2．3多元收益率
1．2．4收益率的似然函数
1．2．5收益率的经验性质
1．3其他过程
练习题
参考文献
第2章  线性时间序列分析及其应用
2．1平稳性
2．2相关系数和自相关函数
2．3  白噪声和线性时间序列
2．4简单的自回归模型
2．4．1 AR模型的性质
2．4．2实际中怎样识别AR模型
2．4．3预测
2．5简单滑动平均模型
2．5．1 MA模型的性质
2．5．2识别MA的阶
2．5．3估计
2．5．4用MA模型预测
2．6简单的ARMA模型
2．6．1 ARMA(1，1)模型的性质
2．6．2一般的ARMA模型
2．6．3识别ARMA模型
2．6．4用ARMA模型预测
2．6．5 ARMA模型的三种表示
2．7单位根非平稳性
2．7．1随机游动
2．7．2带漂移的随机游动
2．7，3一般的单位根非平稳模型
2．7．4单位根检验
2．8季节模型
2．8．1季节性差分
2．8．2多重季节性模型
2．9带时间序列误差的回归模型
2．10长记忆模型
附录A一些SCA的命令
练习题
参考文献
第3章  条件异方差模型
3．1波动率的特征
3．2模型的结构
3．3 ARCIt模型
3．3．1 ARCH模型的性质
3．3．2 ARCH模型的缺点
3．3．3 ARCH模型的建立
3．3．4例子
3．4 GARCH模型
3．4．1一个例子
3．4．2预测的评价
3．5求和GARCH模型
3．6 GARCH—M模型
3．7指数GARCH模型
3．7．1实例说明
3．7．2另一个例子
3．7．3用EGARCH模型预测
3．8 CHARMA模型
3．9随机系数的自回归模型
3．10随机波动率模型
3．11长记忆随机波动率模型
3．12另一种方法
3．13应用
3．14 GARCH模型的峰度
附录A估计波动率模型的一些RATS程序
练习题
参考文献
第4章  非线性模型及其应用
4．1非线性模型
4．1．1双线性模型
4．1．2门限自回归模型
4．1．3平滑转移AR模型
4．1．4马尔可夫转换模型
4．1．5非参数方法
4．1．6函数系数AR模型
4．1．7非线性可加AR模型
4．1．8非线性状态空间模型
4．1．9神经网络
4．2非线性检验
4．2．1非参数检验
4．2．2参数检验
4．2．3应用
4．3建模
4．4预测
4．4．1参数自助法
4．4．2预测的评估
4．5应用
附录A一些关于非线性波动率模型的RATS程序
附录B神经网络的S-Plus命令
练习题
参考文献
第5章  高频数据分析与市场微观结构
s．1非同步交易
5．2买卖报价差
5．3交易数据的经验特征
5．4价格变化模型
5．4．1顺序概率值模型
5．4．2分解模型
5．5持续期模型
5．5．1 ACD模型
5．5．2模拟
5．5．3估计
5．6非线性持续期模型
5．7价格变化和持续期的二元模型
附录A一些概率分布的回顾
附录B危险率函数
附录c持续期模型的一些RATS程序
练习题
参考文献
第6章  连续时间模型及其应用
6．1期权
6．2一些连续时间的随机过程
6．2．1维纳过程
6．2．2一般的维纳过程
6．2．3伊藤过程
6．3伊藤引理
6．3．1微分同顾
6．3．2随机微分
6．3．3一个应用
6．3．4“和口的估计
6．4  股票价格与对数收益率的分布
6．5 Black-Scholes微分方程的推导
6．6 Black Scholes定价公式
6．6．1风险中性世界
6．6．2公式
6．6．3讨论
6．7伊藤引理的扩展
6．8随机积分
6．9跳跃扩散模型
6．10连续时间模型的估计
附录A B-S公式积分
附录B标准正态概率的近似
练习题
参考文献
第7章  极值理论、分位数估计与VaR
7．1  VaR
7．2风险度量制
7．2．1讨论
7．2．2多个头寸
7．3 VaR计算的经济计量方法
7．4分位数估计
7．4．1分位数与次序统计量
7．4．2分位数回归
7．5极值理论
7．5．1极值理论的回顾
7．5．2经验估计
7．5．3股票收益率的应用
7．6 VaR的极值方法
7．6．1讨论
7．6．2多期VaR
7．6．3空头头寸的VaR
7．7基于极值理论的一个新方法
7．7．1统计理论
7．7．2一个新方法
7．7．3基于新方法的VaR计算
7．7．4解释变量的使用
7．7．5模型检验
7．7．6解释
练习题
参考文献
第8章  多元时间序列分析及其应用
8．1弱平稳与交叉相关矩阵
8．1．1交叉相关矩阵
8．1_2线性相依性
8．1．3样本交叉相关矩阵
8．1_4多元混成检验
8．2向量自回归模型
8．2．1 VAR(1)模型的平稳性条件和矩
8．2．2向量AR(p)模型
8．2．3建立一个VAR(p)模型
8．3向量滑动平均模型
8．4向量ARMA模型
8．5单位根非平稳性与协整
8．6门限协整与套利
8．6．1多元门限模型
8．6．2数据
8．6．3估计
8．7主成分分析
8．7．1 PCA理论
8．7．2经验的PCA
8．8因子分析
8．8．1估计
8．8．2因子旋转
8．8．3应用
附录A向量与矩阵的回顾
附录B多元正态分布
练习题
参考文献
第9章  多元波动率模型及其应用
9．1重新参数化
9．1．1相关系数的应用
9．1．2楚列斯基分解
9．2一二元收益率的GARCH模型
9. 2．1常相关模型
9．2．2时变相关模型
9．3更高维的波动率模型
9．4因子波动率模型
9．5应用
9．6多元t布
附录A对估计的一些注释
练习题
参考文献
第10章  马尔可夫链蒙特卡罗方法的应用
10．1马尔可夫链模拟
10．2吉布斯抽样
lO．3贝叶斯推断
10．3．1后验分布
10．3．2共轭先验分布
10．4其他算法
10．4．1 Metropolis算法
10．4．2 Metrop01is Hasting算法
10．4．3格子吉布斯抽样
l0．5带时间序列误差的线性回归
10．6缺失值和异常值
l0．6．1缺失值
10．6．2异常值的识别
l0．7随机波动率模型
10．7．1一元模型的估计
l0．7．2  多元随机波动率模型
10．8马尔可夫转换模型
10．9预测
10．10其他应用
练习题
参考文献
索引

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