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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.

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