金融时间序列分析

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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

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