作译者介绍,应数学与信息科学学院邀请

2019-10-10 作者:科技产品   |   浏览(140)

八月19日深夜,应数学与音讯科学高校约请,北京外贸高校博导薛留根和程维虎在数学南楼103室分别作了题为“纵向数据下有个别线性模型的广义经验似然推测”和“基于次序总结量的总括测算理论与格局”的学术报告。大学相关专门的学问师生参与聆听了这次讲座。报告会由副县长庞善起老板。

《金融时间类别剖判:第3版》
着力消息
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
丛书名: 图灵数学.总括学丛书
出版社:人民邮政和邮电通讯出版社
ISBN:9787115287625
上架时间:二〇一一-8-20
出版日期:2013 年十二月
开本:16开
页码:1
版次:1-1
所属分类: 数学
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薛留根首先介绍了广大的现世总括模型和复杂数据,珍视叙述了纵向数据下局地线性模型的价值评估难题,基于二回估量函数和阅历似然方法给出了参数分量和非参数分量的臆想及其大样性格质,并经过总括模拟和骨子里数据印证了经历似然方法的优势。

更加多关于 》》》《金融时间系列深入分析:第3版》
内容简单介绍
书籍
数学书籍
  《金融时间类别深入分析:第3版》周全解说了金融时间类别,并器重介绍了经济时间体系理论和措施的当下钻探热门和部分新星切磋成果,特别是高危害值总计、高频数据分析、随机波动率建立模型和马尔可夫链蒙特卡罗方法等方面。另外,本书还系统阐述了财政和经济计量经济模型及其在金融时间体系数据和建立模型中的应用,全数模型和措施的选择均采纳实际经济数据,并付出了所用Computer软件的下令。较之第2 版,本版不止更新了上一版中利用的数码,并且还交到了r 命令和实例,进而使其成为了然首要计算方法和手艺的奠基石。
  《金融时间系列分析:第3版》可视作时间种类深入分析的讲义,也适用于商学、文学、数学和总结学专门的学问对金融的计量教育学感兴趣的高年级本科生和硕士,同一时候,也可看作商业、金融、有限支撑等世界专门的学问职员的参阅用书。
目录
《金融时间类别解析:第3版》
第1章  金融时间类别及其本性  1
1.1  资金财产收益率  2
1.2  报酬率的布满性质  6
1.2.1  计算布满及其矩的追思  6
1.2.2  收益率的遍及  13
1.2.3  多元收益率  16
1.2.4  报酬率的似然函数  17
1.2.5  收益率的阅历性质  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  线性时间系列解析及其应用  25
2.1  平稳性  25
2.2  相关全面和自有关函数  26
2.3  白噪声和线性时间类别  31
2.4  轻巧的自回归模型  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  轻巧滑动平均模型  50
2.5.1  ma模型的本性  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)模型的个性  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  带漂移的大肆游动  64
2.7.3  带趋势项的年华系列  65
2.7.4  平常的单位根非平稳模型  66
2.7.5  单位根核算  66
2.8  季节模型  71
2.8.1  季节性差差异  72
2.8.2  多种季节性模型  73
2.9  带时间种类误差的回归模型  78
2.10  协方差矩阵的相合估量  85
2.11  长记念模型  88
附录  一些sca  的命令  90
练习题  90
参谋文献  92
第3章  条件异方差模型  94
3.1  波动率的表征  95
3.2  模型的构造  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模型的老毛病  102
3.4.3  arch模型的建构  102
3.4.4  一些事例  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  另三个例证  126
3.8.4  用egarch模型举行前瞻  128
3.9  门限garch模型  129
3.10  charma模型  130
3.11  随机全面的自回归模型  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  别的形式  138
3.15.1  高频数据的行使  138
3.15.2  日开盘价、最高价、最实惠和收盘价的利用  141
3.16  garch模型的峰度  143
附录  波动率模型估量中的一些rats  程序  144
练习题  146
参考文献  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  神经互连网  171
4.2  非线性核实  176
4.2.1  非参数查证  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  一些关于非线性波动率模型的rats  程序  190
附录b  神经互联网的s-plus  命令  191
练习题  191
参谋文献  193
第5章  高频数据分析与市道微观结构  196
5.1  非同步交易  196
5.2  买卖报价格差距  200
5.3  交易数额的经验特征  201
5.4  价格转移模型  207
5.4.1  顺序可能率值模型  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  一些可能率分布的追思  234
附录b  危殆率函数  237
附录c  对持续期模型的有的rats
程序  238
练习题  239
参谋文献  241
第6章  再三再四时间模型及其应用  243
6.1  期权  244
6.2  一些连接时间的即兴进度  244
6.2.1  维纳进度  244
6.2.2  广义维纳进度  246
6.2.3  伊藤进度  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  一个用到  249
6.3.4  1和?的估计  250
6.4  股价与对数收益率的遍布  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  风险中性世界  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  伊藤引理的扩张  261
6.8  随机积分  262
6.9  跳跃扩散模型  263
6.10  连续时间模型的猜想  269
附录a  b-s  公式积分  270
附录b  标准正态可能率的类似  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、分位数估摸与危机值  274
7.1  风险值  275
7.2  风险衡量制  276
7.2.1  讨论  279
7.2.2  八个头寸  279
7.2.3  预期损失  280
7.3  var  总结的计量经济方法  280
7.3.1  八个周期  283
7.3.2  在尺度正态布满下的料想损失  285
7.4  分位数臆想  285
7.4.1  分位数与次序计算量  285
7.4.2  分位数回归  287
7.5  极值理论  288
7.5.1  极值理论的想起  288
7.5.2  经验预计  290
7.5.3  对股票(stock)报酬率的施用  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  基于极值理论的三个新方式  302
7.7.1  总括理论  303
7.7.2  超过定额均值函数  305
7.7.3  极值建立模型的二个新点子  306
7.7.4  基于新形式的var总括  308
7.7.5  参数化的另外措施  309
7.7.6  解释变量的利用  312
7.7.7  模型查证  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  平稳时间类别的高风险值  323
练习题  324
参考文献  326
第8章  多元时间连串深入分析及其使用  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  多元混成核实  335
8.2  向量自回归模型  336
8.2.1  简化格局和结构格局  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  创设叁个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  最大似然推测  368
8.6.3  协整查证  369
8.6.4  协整var模型的臆度  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  配对贸易  379
8.8.1  理论框架  379
8.8.2  交易计谋  380
8.8.3  轻松例子  380
附录a  向量与矩阵的追忆  385
附录b  多元春态遍布  389
附录c  一些sca命令  390
练习题  391
参照他事他说加以考察文献  393
第9章  主成分深入分析和因子模型  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  总括因子分析  413
9.5.1  估计  414
9.5.2  因子旋转  415
9.5.3  应用  416
9.6  渐近主成分深入分析  420
9.6.1  因子个数的选项  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  指数加权猜想  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  相关周到的行使  435
10.3.2  cholesky  分解  436
10.4  二元报酬率的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  越来越高维的波动率模型  452
10.6  因子波动率模型  457
10.7  应用  459
10.8  多元t  分布  461
附录对估摸的一对讲授  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  计算估测计算  472
11.1.2  Carl曼滤波  473
11.1.3  预测截断误差的习性  475
11.1.4  状态平滑  476
11.1.5  缺失值  480
11.1.6  初叶化效应  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基值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  卡尔曼滤波  499
11.4.2  状态估量抽样误差和预测引用误差  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
第12章  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  518
12.3  贝叶斯猜度  520
12.3.1  后验布满  520
12.3.2  共轭先验布满  521
12.4  其余算法  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  带时间系列相对误差的线性回归  526
12.6  缺点和失误值和极其值  530
12.6.1  缺失值  531
12.6.2  分外值的分辨  532
12.7  随机波动率模型  537
12.7.1  一元模型的估量  537
12.7.2  多元随机波动率模型  542
12.8  猜测随机波动率模型的新措施  549
12.9  马尔可夫转变模型  556
12.10  预测  563
12.11  其余应用  564
练习题  564
仿照效法文献  565
索引  568  

程维虎介绍了样本次序计算量及其遍及、次序总括量矩的谋算、次序总括量之差矩的估量,详细疏解了三种基于次序总计量的计算测算理论和章程,研商了总括量的性格,最终交给几类特别布满的依赖样本次序总结量的共同体分布的总结测算新形式。

本图书音讯来源:中中原人民共和国互动出版网

(数学与消息科学大学 刘娟芳)

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