金融时间序列分析第二版

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本书旨在对金融计量经济模型及其在金融时间序列数据的建模和预测中的应用进行综合与系统的阐述,使读者了解金融数据的基本特征、理解金融计量经济模型的应用并获得分析金融时间序列的经验。
版权声明 Original edition, entitled Aualysis of Financial TimLe Series, Second Edition by Ruey S 'Tsay. ISBN 978-00-471-09074-0. published by lohn Wiley sons, Inc Copyright 2005 hy ohn Wiley Sous, Inc. All rights rescrved. This trans lation published 11nlder lic: else Iranslation edition published hy Posts TELECOM PRESS Copyright 2009 Copies of this book soll without a Wiley sticker on the cover are unauthorized alld illegal 本书简体中文版由 John Wiley&:Sons.Inc.授权人民邮电出版社独家出版 本书封底贴有 John Wiley&Sons,】nc.激光防伪标签,无标签者不得销售 版权所有,侵权必究 译者简介 潘家柱曾任北京大学金融数学系副教授、教授和博七生导师.并在伦敦经济 学院(SE)从事过两年的矿究工作.现在英国斯特拉思克莱德大学任教.2002年 与程士宏教授等人起获得教育部提名国家科学技术奖自然科学奖二等奖.2008 年.担仟第7届世界概率统计大会时间序列分组的主持人.研究工作受到英国爱 堡皇家学会和中国国家自然科学基金委员会的基金资助 1要研究方向为:时间序列分析、金融计量经济学和风险管理 王辉毕业于北京大学数学科学学院概率统计系,获博士学位.现任教于中央 财经大学金融学院金融工程系 主要研究方向为:时间序列分析和金融计量经济学 前言 近年来金融时间序列这个研究领域已经引起了人们广泛的关注,尤其是当203 伻 Robert Engle教授和(" ive granger教授获得诺贝尔经济学奖之后,与此同时. 金融计量绉济学领域也有了新的发展.尤其是在高频金融、随机波动率以及可用性 软什方.于是我们需要为高年级木科生、研究生、技术人员以及研究人员提供 套更为完善易懂的素材.在准备第2版时我们的主要的是在新的发展和实证分 析方而进行史新,并且扩大这本书的核心素材.将异力差和序列相关存在时的相合 协方差佔计、波动率建模的爷选方法、金融因子模型、状态空间模型、卡尔曼滤波 以及随机扩散模型的估计也包含了进来 因此本书扩展到了2章.而且本书另一个重要的修改是包含了S-luN命令和 说明.本版同时更新了许多实证例子和练习、使其包含了最近的数据 新增射两章是第9章主成分分析及因子模型,与第]1章状态空间模型和卞尔 曼滤波.小书所讨论的因子模型包含了宏观经济因子模型、基本面的因子模型和统 计因子模型对于分析像组合收益这样的高维金融数据.这些模型是简单而有力的 工具.为说明其应用、忄书给出了实证的例子.新增的状态空间模型和尔曼滤波 是为了阐明其在金融中的应用以及容易计算的特点第12章中、在一般马尔科夫 链蒙特卡罗(ACAC)框架下状态空间模型和卡尔曼滤波可用来估计随机波动率 模型.该佔计还用到了向前滤波和向后抽样的方法以增加计算效率 下面我们对第2版新增的内容给出一个简要概括 ()更新了全书所用的数据 (2)给出了SPt命令和演示 (3)第2章考虑了单位根检验以及存在异方差和序列相关时协方差矩阵的相 合佔计方法 (4)第3}章描述了波动率建模的备选方法,包括应用高频交易数据以及一项资 产的最高价和日最低价 (5)第4章给出了非线性模型和方法的吏多应用 6)第7章引入了更多风险值的概念和应用 (⑦)第δ章讨论了协整向量自回归模型 (8)第10章涵盖了各种多元波动率模型 (9)第2章中增加了有效的MMC方法米估计随机波动率模型 本次修改主要得益于同事、朋友以及许多第1版读者们富有建设性的意见我 对他们表示由衷的感谢.特别感谢J. C. Artigas, Spencer graves, Chung-Ming Kual, Henry Lill, Daniel Pena, Jeff russell. Michal Stccle Goorge Tiao, Mark wohar, Eric Zivot以及我的MBA班上学习金融时间序列的学生们.感谢他们的建议和讨论、同 时要特别感谢 Johi riley的生产编辑 Rosalyn Farkas,在此我也要感谢我的妻子 和孩子.他们给了我无条件约支持和鼓励.值得一提的是、我在金融计量经济方面 的部分研究受到美国国家自然科学基金、(中国台湾)“中央研究院”经济研究所高 频金融项目以及芝加哥大学商学院的支持 最后.该书的网址是 gsbwww.uchicago.edu/fac/ruey.tsay/teaching/fts2 蔡瑞胸( Ruey s.Tsay) 芝加哥大学 第1版前 本书来源于自1999年以来我在芝加哥大学商学院所教的MBA(工商管理硕 上:)金融时间序列分析课程.它也包含了过去几年我开设的时间序列分析博上生课 程的素材.这是一本引论性质的书.旨在对金融计量经济模型及其在金融时间序列 数据的建模和预测中的应用进行综合与系统的阐述.本书的目的是使读者了解佥 融数据的基本特征、理解金融计量经济模型的应用并获得分析金融时间序列的经 验 书可作为金融专业MBA学生的时间序列分析教材,也适用于商学、经济学 数学和统计学专业对金融计量经济学感兴趣的高年级本科生和研究生.同时.它也 作为商业、金融、保险领域中要进行风险值(VaR. Value at risk)计算、波动率 ( volatility)建模和对其有序列相关性的数据进行分析等工作的研究人员和业内人 士的参考书 对计量纶济学和统计学文献中的金融计量方法的最新进展进行概述是本书的 突出特点.这些进展包括当前的研究热点,如风险值、商频数据分析和马尔可夫链 蒙特卡罗( MCMC)方法等特别地本书包含了一些在学术杂志上尚未发表的最 新研究成果,可参阅第6章中关于使用封闭形式的跳跃扩散方程来进行衍生产品 的定价.第7章中基于非产次二维泊松( Poisson)过程的极值理论计算风险值,以 及第∮章中带时变相关系数的多元波动率模型等.本书之所以介绍MCMC方法 是因为这类方法在金融计量经济学中是强有力的工具.并且对其有大量的应用 强调实例和数据分析是本书的另一个突出特点.全书采用实阿金融数据来说 明所讨论模型和方法的应用.我们的分析用到了多种计算机软件:线性时间序列 的建模用SCA( Scientific Computing Associat. cs.科学计算助手):佔计波动率模型用 RATS( Regression Allaly sis for Time Series.吋间序列的回归分析);实现神经网终和 绘制PS格式的图形用S-Pls.运行这些软件包所需的一些命令将在相应爷章后 的附录中给出.特别地,用来估计多元波动率模型的复杂的RATS程序在第9章的 附录A中给出.其中有些我和其他人编的 Fortra程序可用来对简单的期权定价 估计极值模型、计算风险值和进行贝叶斯( bayesian)分析.一些数据和程序可以在 万维网上获得.网址为http://www.gsb.uchicago.edu/fac/ruey.tsay/teaching fts 本书第1章描述了金融时间序列数据的一些基本特征.其他各章分为三个部 分:第一部分由第2章至第7章组成讨论一维金融时间序列的分析及应用;第二 2第1版前言 部分包括第8章和第9章.是关于多项资产收益率序列的:最后一部分是第1(0章 介绍用NCMC方法进行金融中的贝叶斯推断 完全读懂本书需要具备基本统计学的概念和知识在每章中、当个必要的统 计学概念第…一次出现时.我鄱给出了一个简短的回顾.即使如此.统计学或商业统 计学的必备知识.包括概率分布、线性回归分析、还是竭力推荐的.金融知识对理 解书中所讨论的应用是很有帮助的.然而.对具有很好的计量经济学和统计学背景 的读者来说、也会在本书中发现多方面有趣的主题和带挑战性的问题 作为MIBA的课程.第2章和第3章是核心内容、另外还可加入一些非线性方 法的内容(如第4章的神经网络及第5~7章和第10章中讨论的应用)对贝叶斯 推断感兴趣的读者可以从第10章的前5节开始阅读 金融时间序列分析的研究发展迅速.新成果不断出现.虽然我已经力图覆盖尽 可能广的内容但仍有许多主题没有涉及或只是一带而过 我真诚地感谢我的老师和亲密的朋友 George C.Tiao,是他在这些年中给了 我指导和鼓励.计我有了对统计应用的坚定信念.感谢 Stove Quigley, beatle Haselkorn. leslie galen.D) arielle la courcicre和 AIrly Hendrickson.没有他们的帮 助这本书是不可能出版的.感谢 ichard sinit 11送给我极值理论的估计程序.感谢 B3 oulie K.Rav对本书的几个章节都给出了非常有益的建议.感谢 Steve kolb送给 我他的关于跳跃扩散模型论文的预印本.感谢 Robert e. Mcculloch许多年来在 MCMC方法上的合作.感谢选修我的金融吋间序列分析课程的许多学生的反馈和 投入,感谢 jeffrey r ussell和 Michael Zhang关于高频金融数据的深入讨论.同时 也感谢芝加哥大学商学院和美国国家科学基金的支持.最后对我的妻子 Teresa的 贯支持、鼓励和理解对Jule,Rihr和vck给我带来的快乐和灵感以及对 我的父母亲给我的关爱.表示我最衷心的谢意 蔡瑞胸( Ruey s.Tsay) 芝加哥大学 目录 第1章金融时间序列及其特征 预测 3 1.1资产收益率 26.5ARMA模型的三种 12收益率的分布性质 表示 21统计分布及其矩的叫顺…627单位根非平稳性 !.2.2收益率的分布 27.1随机游动 12.3多元收益率 2.7.2带漂移的随机游动 7 1.2.1收益率的似然函数 2.73带趋势项的时间序列 2.5收益率的经验性质 2.71一般的单位根非平稳 3其他过程 模型 59 练习题 275单位根检验 参考文献 28季节模型 第2章线性时间序列分析及其应用 2.8.1季节性差分化 2.!平稳性 21 2.8.2多重季节性模型 2.2相关系数和相关函数 9带时间序列误差的回归模犁 23自噪声和线性间序列 210协方差矩阵的相合估计 24简单的扣回圹模型 2.1长记忆模型 2.11AR模型的性质 附录一些SCA的命令… 79 2.12实际中怎样识别AR 练习题 模型 参考文献 43拟合优度 1第3章条件异方差模型 24.4预测 1波动率的特征 2简单滑动平均模型 模型的结构 25.1MA模型的性质 建模 25.2识别MA的阶 3.1ARI模型… 53估计 34.1ARCH模型的性质 2.54用MA模型预剡 3.12ARC模型的缺点…9 6简单的ARMA模型 313∧RClH模型的建立 26. I ARMIAI(1.1)模型的 34.一些例子 性质 辋93.5(A(H模型… 26.2一般的ARMA模型……5l 351实例说明 6.3识别ARMA模型 51 3.52预测的评估 用ARMA模型进行 3.5.3两步佔计方法 录 36求和 GARCH模型 107 12.3应用 ∷.7∈:ARCI【-N1模型 08 13建茯 8指数 GARCH模型 (9 1.1预测 38.1模型的另种形式 11们 1.1参数自助法 3.8.2实例说叨 10 1.42预测的评佔 3.8.3另一个例 i」1 5应用 70 3.8,4用 EGARCH模型进行 附录A一些关于非线性波动率模型 预测 的RATS程序 3.0门限GARH模型 附录B神纤网络的S-PJns俞令…17 ∷3.10( HHIAR AlA模型 l15 练习题 3.11铷机系数的自回归模型 117 参义献 3.12随机波动率模型 18第5章高频数据分析与市场微观 313长记忆随机波动率模型 结构 180 3.14应用 l19 5.1非同步交易 80 315其他方法 52买卖报价差 8 3.15.1高频数据的用 53交易数据的经验特征 3.15,2日开盘价、最高价,最低 54价格变化模型 190 价和收盘价的应用…12 5.1.1顺序概率值模利 3、16(ARC'H模型的峰度 5.1.2分解模型 附录波动率模型佔计中的一些 5.5持续期模型 ATS程序 55.1AC镆型 练习题 55.2模拟… 参考文献 5.5.}估计 4章非线性模型及其应用 6非线性持续期模型 4非线性模型 L36 7价格变化利持续期的二元 41.1双线性模型 模型 1.1.2门限台回归模型 附录A一概率分布的回顾 1.1.3平滑转移AE(STAR) 附录B危险率函数 214 模型 l42 附录C对持续期模型的一些RATS 1,4马尔可夫转换模型 程序 11.5非参数方法 练习遞 41.1.6函数系数AR模型 参考文献 218 4.1.了非线性可加AR模型…154第6章连续吋间模型及其应用 4.1.8非线性状态空间模型…151 6.1朔权 1.L9神经网络 2些连续时间的随机过程 非线性检验 62.!维纳过程 42.1非参数检验 62.2义维纳过程 222 4.2.2参数检验 6.2.3伊藤过程

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