白姐全年正版四不像

当前位置:2019年香港四不像正版 > 白姐全年正版四不像 > 财政和经济时间系列深入分析,北工业余大学学

财政和经济时间系列深入分析,北工业余大学学

来源:http://www.revivaLappareLco.com 作者:2019年香港四不像正版 时间:2019-09-06 23:09

八月三日凌晨,应数学与消息科学大学特邀,北工业余大学学博导薛留根和程维虎在数学南楼103室分别作了题为“纵向数据下一些线性模型的广义经验似然测度”和“基于次序计算量的总结估测计算理论与艺术”的学术报告。大学相关标准师生出席聆听了本次讲座。报告会由副厅长庞善起老总。

《金融时间体系深入分析:第3版》
基本音讯
原书名:Analysis of Financial Time Series Third Edition
作者: (美)蔡瑞胸(Tsay, R. S.) [作译者介绍]
译者: 王远林 王辉 潘家柱
文库名: 图灵数学.计算学丛书
出版社:人民邮政和邮电通讯出版社
ISBN:9787115287625
上架时间:2013-8-20
出版日期:2011 年四月
开本:16开
页码:1
版次:1-1
所属分类: 数学
图片 1

薛留根首先介绍了宽广的今世总括模型和复杂数据,着重汇报了纵向数据下有些线性模型的估值难题,基于二回估计函数和阅历似然方法给出了参数分量和非参数分量的估计及其大样天性质,并通过总计模拟和实在数据证实了经验似然方法的优势。

更加的多关于 》》》《财政和经济时间连串深入分析:第3版》
内容简要介绍
书籍
数学书籍
  《金融时间体系深入分析:第3版》全面论述了财经时间系列,仁同一视点介绍了金融时间系列理论和格局的此时此刻商量火爆和某些前卫研商成果,越发是危害值总括、高频数据解析、随机波动率建立模型和马尔可夫链蒙特卡罗方法等方面。别的,本书还系统阐述了经济计量经济模型及其在经济时间类别数据和建立模型中的应用,全数模型和艺术的施用均选用实际经济数据,并交由了所用APP的指令。较之第2 版,本版不仅仅更新了上一版中选择的数额,况且还提交了r 命令和实例,进而使其成为驾驭主要总计方法和本领的奠基石。
  《金融时间系列剖析:第3版》可视作时间系列深入分析的讲义,也适用于商学、医学、数学和总计学职业对金融的计量法学感兴趣的高年级本科生和博士,同有时间,也可看作商业、金融、保证等世界专门的学问职员的参阅用书。
目录
《金融时间系列剖判:第3版》
第1章  金融时间类别及其特点  1
1.1  资产回报率  2
1.2  报酬率的遍及性质  6
1.2.1  总计布满及其矩的想起  6
1.2.2  报酬率的布满  13
1.2.3  多元报酬率  16
1.2.4  收益率的似然函数  17
1.2.5  收益率的经历性质  17
1.3  别的进度  19
附录r  程序包  21
练习题  23
参谋文献  24
第2章  线性时间连串深入分析及其使用  25
2.1  平稳性  25
2.2  相关全面和自相关函数  26
2.3  白噪声和线性时间体系  31
2.4  轻松的自回归模型  32
2.4.1  ar模型的属性  33
2.4.2  实际中怎么样识别ar模型  40
2.4.3  拟合优度  46
2.4.4  预测  47
2.5  轻易滑动平均模型  50
2.5.1  ma模型的习性  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)模型的习性  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模型举行预测  60
2.6.5  arma模型的两种象征  60
2.7  单位根非平稳性  62
2.7.1  随机游动  62
2.7.2  带漂移的随便游动  64
2.7.3  带趋势项的光阴类别  65
2.7.4  一般的单位根非平稳模型  66
2.7.5  单位根核实  66
2.8  季节模型  71
2.8.1  季节性差区别  72
2.8.2  多种季节性模型  73
2.9  带时间种类测量误差的回归模型  78
2.10  协方差矩阵的相合推断  85
2.11  长回忆模型  88
附录  一些sca  的命令  90
练习题  90
参照他事他说加以考察文献  92
第3章  条件异方差模型  94
3.1  波动率的风味  95
3.2  模型的结构  95
3.3  建模  97
3.4  arch模型  99
3.4.1  arch模型的习性  100
3.4.2  arch模型的后天不足  102
3.4.3  arch模型的树立  102
3.4.4  一些例证  106
3.5  garch模型  113
3.5.1  实例证实  115
3.5.2  预测的评估  120
3.5.3  两步测度方法  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  模型的另一种样式  125
3.8.2  实例证实  125
3.8.3  另一个例证  126
3.8.4  用egarch模型举办展望  128
3.9  门限garch模型  129
3.10  charma模型  130
3.11  随机周密的自回归模型  132
3.12  随机波动率模型  133
3.13  长回想随机波动率模型  133
3.14  应用  135
3.15  别的方法  138
3.15.1  高频数据的运用  138
3.15.2  日开盘价、最高价、最平价和收盘价的使用  141
3.16  garch模型的峰度  143
附录  波动率模型预计中的一些rats  程序  144
练习题  146
参照他事他说加以考察文献  148
第4章  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  马尔可夫转变模型  160
4.1.5  非参数方法  162
4.1.6  函数周全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  神经互联网  171
4.2  非线性查证  176
4.2.1  非参数核算  176
4.2.2  参数查证  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  一些有关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
参谋文献  193
第5章  高频数据剖析与市情微观结构  196
5.1  非同步交易  196
5.2  购买贩卖报价差  200
5.3  交易数额的经历特征  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  价格浮动和持续期的二元模型  225
5.8  应用  229
附录a  一些可能率布满的回顾  234
附录b  危急率函数  237
附录c  对持续期模型的有个别rats
程序  238
练习题  239
仿照效法文献  241
第6章  三翻五次时间模型及其应用  243
6.1  期权  244
6.2  一些连接时间的随便进度  244
6.2.1  维纳进程  244
6.2.2  广义维纳进程  246
6.2.3  伊藤过程  247
6.3  伊藤引理  247
6.3.1  微分回看  247
6.3.2  随机微分  248
6.3.3  四个行使  249
6.3.4  1和?的估计  250
6.4  股价与对数收益率的遍及  251
6.5  b-s微分方程的演绎  253
6.6  b-s定价公式  254
6.6.1  危害中性世界  254
6.6.2  公式  255
6.6.3  欧式期货合作选择权的下界  257
6.6.4  讨论  258
6.7  伊藤引理的庞大  261
6.8  随机积分  262
6.9  跳跃扩散模型  263
6.10  三回九转时间模型的估算  269
附录a  b-s  公式积分  270
附录b  标准正态概率的接近  271
练习题  271
参照他事他说加以考察文献  272
第7章  极值理论、分位数估摸与危害值  274
7.1  风险值  275
7.2  风险度量制  276
7.2.1  讨论  279
7.2.2  多少个头寸  279
7.2.3  预期损失  280
7.3  var  总计的计量经济方法  280
7.3.1  三个周期  283
7.3.2  在标准正态布满下的意料损失  285
7.4  分位数预计  285
7.4.1  分位数与次序总括量  285
7.4.2  分位数回归  287
7.5  极值理论  288
7.5.1  极值理论的回想  288
7.5.2  经验估算  290
7.5.3  对股票(stock)收益率的施用  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  报酬率水平  302
7.7  基于极值理论的叁个新办法  302
7.7.1  计算理论  303
7.7.2  超过定额均值函数  305
7.7.3  极值建立模型的一个新点子  306
7.7.4  基于新格局的var计算  308
7.7.5  参数化的别的事办公室法  309
7.7.6  解释变量的应用  312
7.7.7  模型核准  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  极值指数的推测  321
7.8.3  平稳时间类别的高危机值  323
练习题  324
参照他事他说加以考察文献  326
第8章  多元时间类别剖析及其使用  328
8.1  弱平稳与接力{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  331
8.1.4  多元混成查验  335
8.2  向量自回归模型  336
8.2.1  简化情势和布局情势  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  建设构造一个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  鲜明性函数的具体化  368
8.6.2  最大似然估摸  368
8.6.3  协整核准  369
8.6.4  协整var模型的预测  370
8.6.5  例子  370
8.7  门限协整与套期图利  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  配成对交易  379
8.8.1  理论框架  379
8.8.2  交易攻略  380
8.8.3  轻便例子  380
附录a  向量与矩阵的回想  385
附录b  多元日态布满  389
附录c  一些sca命令  390
练习题  391
参谋文献  393
第9章  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  主成分剖判  408
9.4.1  pca理论  408
9.4.2  经验的pca  410
9.5  总括因子剖析  413
9.5.1  估计  414
9.5.2  因子旋转  415
9.5.3  应用  416
9.6  渐近主成分深入分析  420
9.6.1  因子个数的精选  421
9.6.2  例子  422
练习题  424
仿照效法文献  425
第10章  多元波动率模型及其应用  426
10.1  指数加权预计  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  相关周全的运用  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  更加高维的波动率模型  452
10.6  因子波动率模型  457
10.7  应用  459
10.8  多元t  分布  461
附录对估计的一部分申明  462
练习题  466
参照他事他说加以考察文献  467
第11章  状态空间模型和Carl曼滤波  469
11.1  局地趋势模型  469
11.1.1  总计测算  472
11.1.2  Carl曼滤波  473
11.1.3  预测截断误差的性情  475
11.1.4  状态平滑  476
11.1.5  缺失值  480
11.1.6  开首化效应  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  模型转变  486
11.3.1  带时变周详的capm  487
11.3.2  arma模型  489
11.3.3  线性回归模型  495
11.3.4  带arma标称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  Carl曼滤波和平滑  499
11.4.1  Carl曼滤波  499
11.4.2  状态估摸测量误差和预测标称误差  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
参谋文献  516
第12章  马尔可夫链蒙特卡罗方法及其使用  517
12.1  马尔可夫链模拟  517
12.2  gibbs抽样  518
12.3  贝叶斯测度  520
12.3.1  后验分布  520
12.3.2  共轭先验遍布  521
12.4  别的算法  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  带时间种类模型误差的线性回归  526
12.6  缺点和失误值和非常值  530
12.6.1  缺失值  531
12.6.2  格外值的分辨  532
12.7  随机波动率模型  537
12.7.1  一元模型的估摸  537
12.7.2  多元随机波动率模型  542
12.8  推断随机波动率模型的新方式  549
12.9  马尔可夫转变模型  556
12.10  预测  563
12.11  别的使用  564
练习题  564
参谋文献  565
索引  568  

程维虎介绍了样此番序总括量及其布满、次序总括量矩的企图、次序总结量之差矩的图谋,详细疏解了两种基于次序计算量的总计测算理论和办法,探究了总结量的天性,最终交给几类特别布满的基于样本次序总计量的总体遍布的总括估测计算新格局。

本图书音信来源:神州互相出版网

(数学与新闻科学高校 刘娟芳)

本文由2019年香港四不像正版发布于白姐全年正版四不像,转载请注明出处:财政和经济时间系列深入分析,北工业余大学学

关键词: 2019年