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作者:CSDN
出版社:CSDN《程序员》
ISBN:1111111111117
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金融时间序列分析(中文第3版)Ruey S. Tray 清晰带书签 评分:
1 金融时间序列及其特征 1 1.1 资产收益率 2 1.2 收益率的分布性质 6 1.2.1 统计分布及其矩的回顾 6 1.2.2 收益率的分布 13 1.2.3 多元收益率 16 1.2.4 收益率的似然函数 17 1.2.5 收益率的经验性质 17 1.3 其他过程 19 附录R 程序包 21 练习题 23 参考文献 24 2 线性时间序列分析及其应用 25 2.1 平稳性 25 2.2 相关系数和自相关函数 26 2.3 白噪声和线性时间序列 31 2.4 简单的自回归模型 32 2.4.1 AR模型的性质 33 2.4.2 实际中怎样识别AR模型 40 2.4.3 拟合优度 46 2.4.4 预测 47 2.5 简单滑动平均模型 50 2.5.1 MA模型的性质 51 2.5.2 识别MA的阶 52 2.5.3 估计 53 2.5.4 用MA模型预测 54 2.6 简单的ARMA模型 55 2.6.1 ARMA(1,1)模型的性质 56 2.6.2 一般的ARMA模型 57 2.6.3 识别ARMA模型 58 2.6.4 用ARMA模型进行预测 60 2.6.5 ARMA模型的三种表示 60 2.7 单位根非平稳性 62 2.7.1 随机游动 62 2.7.2 带漂移的随机游动 64 2.7.3 带趋势项的时间序列 65 2.7.4 一般的单位根非平稳模型 66 2.7.5 单位根检验 66 2.8 季节模型 71 2.8.1 季节性差分化 72 2.8.2 多重季节性模型 73 2.9 带时间序列误差的回归模型 78 2.10 协方差矩阵的相合估计 85 2.11 长记忆模型 88 附录 一些SCA的命令 90 练习题 90 参考文献 92 3 条件异方差模型 94 3.1 波动率的特征 95 3.2 模型的结构 95 3.3 建模 97 3.4 ARCH模型 99 3.4.1 ARCH模型的性质 100 3.4.2 ARCH模型的缺点 102 3.4.3 ARCH模型的建立 102 3.4.4 一些例子 106 3.5 GARCH模型 113 3.5.1 实例说明 115 3.5.2 预测的评估 120 3.5.3 两步估计方法 121 3.6 求和GARCH模型 121 3.7 GARCH-M模型 122 3.8 指数GARCH模型 123 3.8.1 模型的另一种形式 125 3.8.2 实例说明 125 3.8.3 另一个例子 126 3.8.4 用EGARCH模型进行预测 128 3.9 门限GARCH模型 129 3.10 CHARMA模型 130 3.11 随机系数的自回归模型 132 3.12 随机波动率模型 133 3.13 长记忆随机波动率模型 133 3.14 应用 135 3.15 其他方法 138 3.15.1 高频数据的应用 138 3.15.2 日开盘价、最高价、最低价和收盘价的应用 141 3.16 GARCH模型的峰度 143 附录 波动率模型估计中的一些RATS程序 144 练习题 146 参考文献 148 4 非线性模型及其应用 151 4.1 非线性模型 152 4.1.1 双线性模型 153 4.1.2 门限自回归模型 154 4.1.3 平滑转移AR(STAR)模型 158 4.1.4 马尔可夫转换模型 160 4.1.5 非参数方法 162 4.1.6 函数系数AR模型 170 4.1.7 非线性可加AR模型 170 4.1.8 非线性状态空间模型 171 4.1.9 神经网络 171 4.2 非线性检验 176 4.2.1 非参数检验 176 4.2.2 参数检验 179 4.2.3 应用 182 4.3 建模 183 4.4 预测 184 4.4.1 参数自助法 184 4.4.2 预测的评估 184 4.5 应用 186 附录A 一些关于非线性波动率模型的RATS程序 190 附录B 神经网络的S-Plus命令 191 练习题 191 参考文献 193 5 高频数据分析与市场微观结构 196 5.1 非同步交易 196 5.2 买卖报价差 200 5.3 交易数据的经验特征 201 5.4 价格变化模型 207 5.4.1 顺序概率值模型 207 5.4.2 分解模型 210 5.5 持续期模型 214 5.5.1 ACD模型 216 5.5.2 模拟 218 5.5.3 估计 219 5.6 非线性持续期模型 224 5.7 价格变化和持续期的二元模型 225 5.8 应用 229 附录A 一些概率分布的回顾 234 附录B 危险率函数 237 附录C 对持续期模型的一些RATS程序 238 练习题 239 参考文献 241 6 连续时间模型及其应用 243 6.1 期权 244 6.2 一些连续时间的随机过程 244 6.2.1 维纳过程 244 6.2.2 广义维纳过程 246 6.2.3 伊藤过程 247 6.3 伊藤引理 247 6.3.1 微分回顾 247 6.3.2 随机微分 248 6.3.3 一个应用 249 6.3.4 1和·的估计 250 6.4 股票价格与对数收益率的分布 251 6.5 B-S微分方程的推导 253 6.6 B-S定价公式 254 6.6.1 风险中性世界 254 6.6.2 公式 255 6.6.3 欧式期权的下界 257 6.6.4 讨论 258 6.7 伊藤引理的扩展 261 6.8 随机积分 262 6.9 跳跃扩散模型 263 6.10 连续时间模型的估计 269 附录A B-S公式积分 270 附录B 标准正态概率的近似 271 练习题 271 参考文献 272 7 极值理论、分位数估计与风险值 274 7.1 风险值 275 7.2 风险度量制 276 7.2.1 讨论 279 7.2.2 多个头寸 279 7.2.3 预期损失 280 7.3 VaR计算的计量经济方法 280 7.3.1 多个周期 283 7.3.2 在条件正态分布下的预期损失 285 7.4 分位数估计 285 7.4.1 分位数与次序统计量 285 7.4.2 分位数回归 287 7.5 极值理论 288 7.5.1 极值理论的回顾 288 7.5.2 经验估计 200 7.5.3 对股票收益率的应用 293 7.6 VaR的极值方法 297 7.6.1 讨论 300 7.6.2 多期VaR 301 7.6.3 收益率水平 302 7.7 基于极值理论的一个新方法 302 7.7.1 统计理论 303 7.7.2 超额均值函数 305 7.7.3 极值建模的一个新方法 306 7.7.4 基于新方法的VaR计算 308 7.7.5 参数化的其他方法 309 7.7.6 解释变量的使用 312 7.7.7 模型检验 313 7.7.8 说明 314 7.8 极值指数 318 7.8.1 D(un)条件 319 7.8.2 极值指数的估计 321 7.8.3 平稳时间序列的风险值 323 练习题 324 参考文献 326 8 多元时间序列分析及其应用 328 8.1 弱平稳与交叉{相关矩阵 328 8.1.1 交叉{相关矩阵 329 8.1.2 线性相依性 330 8.1.3 样本交叉{相关矩阵 831 8.1.4 多元混成检验 335 8.2 向量自回归模型 336 8.2.1 简化形式和结构形式 337 8.2.2 VAR(1)模型的平稳性条件和矩 339 8.2.3 向量AR(p)模型 340 8.2.4 建立一个VAR(p)模型 342 8.2.5 脉冲响应函数 349 8.3 向量滑动平均模型 354 8.4 向量ARMA模型 357 8.5 单位根非平稳性与协整 362 8.6 协整VAR模型 366 8.6.1 确定性函数的具体化 368 8.6.2 最大似然估计 368 8.6.3 协整检验 369 8.6.4 协整VAR模型的预测 370 8.6.5 例子 370 8.7 门限协整与套利 375 8.7.1 多元门限模型 376 8.7.2 数据 377 8.7.3 估计 377 8.8 配对交易 379 8.8.1 理论框架 379 8.8.2 交易策略 380 8.8.3 简单例子 380 附录A 向量与矩阵的回顾 385 附录B 多元正态分布 389 附录C 一些SCA命令 390 练习题 391 参考文献 393 9 主成分分析和因子模型 395 9.1 因子模型 395 9.2 宏观经济因子模型 397 9.2.1 单因子模型 397 9.2.2 多因子模型 401 9.3 基本面因子模型 403 9.3.1 BARRA因子模型 403 9.3.2 Fama-French方法 408 9.4 主成分分析 408 9.4.1 PCA理论 408 9.4.2 经验的PCA 410 9.5 统计因子分析 413 9.5.1 估计 414 9.5.2 因子旋转 415 9.5.3 应用 416 9.6 渐近主成分分析 420 9.6.1 因子个数的选择 421 9.6.2 例子 422 练习题 424 参考文献 425 10 多元波动率模型及其应用 426 10.1 指数加权估计 427 10.2 多元GARCH模型 429 10.2.1 对角VEC模型 430 10.2.2 BEKK模型 432 10.3 重新参数化 435 10.3.1 相关系数的应用 435 10.3.2 Cholesky分解 436 10.4 二元收益率的GARCH模型 439 10.4.1 常相关模型 439 10.4.2 时变相关模型 442 10.4.3 动态相关模型 446 10.5 更高维的波动率模型 452 10.6 因子波动率模型 457 10.7 应用 459 10.8 多元t分布 461 附录对估计的一些注释 462 练习题 466 参考文献 467 11 状态空间模型和卡尔曼滤波 469 11.1 局部趋势模型 469 11.1.1 统计推断 472 11.1.2 卡尔曼滤波 473 11.1.3 预测误差的性质 475 11.1.4 状态平滑 476 11.1.5 缺失值 480 11.1.6 初始化效应 480 11.1.7 估计 481 11.1.8 所用的S-Plus命令 482 11.2 线性状态空间模型 485 11.3 模型转换 486 11.3.1 带时变系数的CAPM 487 11.3.2 ARMA模型 489 11.3.3 线性回归模型 495 11.3.4 带ARMA误差的线性回归模型 496 11.3.5 纯量不可观测项模型 497 11.4 卡尔曼滤波和平滑 499 11.4.1 卡尔曼滤波 499 11.4.2 状态估计误差和预测误差 501 11.4.3 状态平滑 502 11.4.4 扰动平滑 504 11.5 缺失值 506 11.6 预测 507 11.7 应用 508 练习题 515 参考文献 516 12 马尔可夫链蒙特卡罗方法及其应用 517 12.1 马尔可夫链模拟 517 12.2 Gibbs抽样 618 12.3 贝叶斯推断 520 12.3.1 后验分布 520 12.3.2 共轭先验分布 521 12.4 其他算法 524 12.4.1 Metropolis算法 524 12.4.2 Metropolis-Hasting算法 525 12.4.3 格子Gibbs抽样 525 12.5 带时间序列误差的线性回归 526 12.6 缺失值和异常值 530 12.6.1 缺失值 531 12.6.2 异常值的识别 532 12.7 随机波动率模型 537 12.7.1 一元模型的估计 537 12.7.2 多元随机波动率模型 542 12.8 估计随机波动率模型的新方法 549 12.9 马尔可夫转换模型 656 12.10 预测 563 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北京大学数字普惠金融指数(PKU-DFIIC)2011_2020.xlsx 第三期
2021-05-04本指数为北大课题组基于蚂蚁金服的微观数据发布的第三期数据,已更新到2020年最新数据。本指数包括数字普惠金融指数,以及数字金融覆盖广度、数字金融使用深度以及普惠金融数字化程度;此外使用深度指数中还包含支付、信贷、保险、信用、投资、货币基金等业务分类指数。 指数范围:中国内地31个省(直辖市、自治区,简称“省”)、337个地级以上城市(地区、自治州、盟等,简称“城市”),以及近2800个县域(县级市、旗、市辖区等,简称“县域”)。部分地区数据存在缺失。港澳台地区数据暂未包括。 如您在研究成果中使用了本数据,请注明所用数据为“北京大学数字普惠金融指数”;同时烦请按照以下文献引用方式引用我们的成果:郭峰、王靖一、王芳、孔涛、张勋、程志云,《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》,《经济学季刊》,2020年第19卷第4期,第1401-1418页(中国知网可以下载全文)。 GUO Feng, WANG Jingyi, WANG Fang, KONG Tao, ZHANG Xun, CHENG Zhiyun, “Measuring China’s Digital Financial Inclusion: Index Compilation and Spatial Characteristics”, China Economic Quarterly, 2020,19(4),1401-1418.
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通达信缠论完整版.tn6
2021-02-24通达信缠论完整版.tn6
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python从通达信下载盘中成交明细数据
2020-08-05python自动从通达信下载盘中成交明细数据,主要是股票盘中成交交明细,如分时买,成交量,成交价,分时卖,成交量,成交价
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金融机构监管数据标准化规范2019版+EAST4.0
2021-02-151、中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版) 2、《银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)》解析 3、采集技术接口说明
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Qt编写的股票行情分析软件(可执行文件)
2020-12-10“普吸金 - 形态与趋势相结合的时间序列模式识别系统”使用包括艾略特波浪理论在内的各种智能分析手段,对股票的价格走势进行分析预测,并对各操作策略进行模拟。 功能包括:显示股票列表,获取行情数据,显示K线图,支持50多种技术指标,支持用艾略特波浪理论数浪,选股功能,账户管理,策略模拟等。 开发环境:Qt 5.13.1。 本资源是编译后的可执行文件,下载不需要积分。您可以先执行一下,看看系统效果(有《使用说明》供参考),是否感兴趣,再决定是否去研究代码。我还上传另一个资源,是本系统的源代码,那个是要积分的。
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data-python量化分析_基本面选股模型【注意仅适用于Python3.6.8及Akshare0.6.10版本】.zip
2021-02-06【注意】: ##不同Python Akshare版本的接口返回的数据不一样,注意,该代码版本为:python3.6.8 akshare版本为akshare 0.6.10 ##如果不想安装python多版本,建议使用 Virtualenv 创建新的python 3.6.8环境 :virtualenv env_name --python=python3.6.8,具体使用自行百度virtualenv,或者加微信freofreo,交流交流 ##直接安装指定版本的AKshare,pip install akshare==0.6.10 1-基本面分析源码 2-选股模型源码及分析结果 利用Python进行量化分析,AkShare获取股票基本面财务数据。进行基本面数据分析,pe市盈率、ps市销率、pb市净率、总市值等数理统计,以及图表展示。基于莫伦卡选股模型进行编码,对A股300支股票进行模型运行,得到选股参考名单。最大可能基于宏观经济市场环境,进行过滤掉垃圾股,尽可能避开风险股。
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python实现MACD.py
2020-05-20python实现MCDA模型,使用python以类的方式实现MACD。用实例化的方式创建模型使用,其中MACD模型需要实时传入三个数据模型会自动计算实时的MACD值。
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用友T+12.3 30站点 无限制软狗 中小企业足够了
2019-01-29用友T+12.3 30站点 无限制软狗 中小企业足够了,下载后解压,按照说明一步一步操作,最后刷新或重启电脑即可。
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JR/T 0197-2020金融数据安全 数据安全分级指南
2020-09-302020年9月23日,中国人民银行正式发布《金融数据安全 数据安全分级指南》(JR/T 0197—2020)金融行业标准。标准给出了金融数据安全分级的目标、原则和范围,明确了数据安全定级的要素、规则和定级过程,并给出了金融业机构典型数据定级规则供实践参考,适用于金融业机构开展数据安全分级工作,以及第三方评估机构等参考开展数据安全检查与评估工作。 本标准的发布有助于金融业机构明确金融数据保护对象,合理分配数据保护资源和成本,是金融机构建立完善的金融数据生命周期安全框架的基础,能够进一步促进金融数据在机构间、行业间的安全流动,有利于金融数据价值的充分释放和深度利用。
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目前最准的缠论画线工具
2020-11-23这恐怕是目前最准的缠论画线工具,以工具包的形式呈现,没有加密,可以自主调整参数!包含缠论画线、分段、中枢划定以及形态选股工具!!!
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tushare股票前复权数据获取及实现均线、kdj、macd等计算
2019-02-25解压后运行demo即可获取固定编码的股票日线数据,其中引用的函数ma、kdj、macd、rsi等计算代码位于indexes文件夹。demosession1只是添加了for循环用于获取所有沪深数据,获取数据值为前复权数据,和常规股票软件显示结果一致。
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结构方程模型原理以及经典案例研究(一看就懂).pdf
2020-05-26结构方程模型课件及其经典案例,一看就懂! 结构方程模型原理以及经典案例研究.pdf 525.06 KB 共18页
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stata面板数据处理 步骤介绍 含例子 PDF.pdf
2020-05-26面板数据stata处理步骤介绍.pdf (288.3 KB) 很多不常用的方法步骤介绍——xtscc,xtivreg,xtivreg2等等等等,有它们的后续检验及筛选方法,还有修正方法(如fe的robust会损失一些效率;如何兼顾异方差和序列相关;改变工作目录;N阶滞后相关);如何获得R2-adj