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金融时间序列分析

数学书籍 wanyahai 2个月前 (10-03) 73次浏览 0个评论 扫描二维码

《金融时间序列分析》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。
《金融时间序列分析》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。

Ruey S.Tsay 于美国威斯康星大学麦迪逊分校获得统计学博士学位,美国芝加哥大学商学院研究生院经济计量及统计学的 H.G.B.Alexander 教授。曾任 Journal of Financial Econometrics 杂志栏目编辑。

第 1 章 金融时间序列及其特征
第 2 章 线性时间序列分析及其应用
附录 A 一些 SCA 的命令
第 3 章 条件异方差模型
附录 A 估计波动率模型的一些 RATS 程序
第 4 章 非线性模型及其应用
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
第 5 章 高频数据分析与市场微观结构
第 6 章 连续时间模型及其应用
第 7 章 极值理论、分位数估计与 VaR
第 8 章 多元时间序列分析及其应用
第 9 章 多元波动率模型及其应用
第 10 章 马尔可夫链蒙特卡罗方法的应用
索引


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