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作译者介绍,基于次序统计量的统计推断理论与

薛留根首先介绍了大规模的现世总计模型和复杂数据,入眼陈说了纵向数据下局地线性模型的价值评估难点,基于三遍猜想函数和阅历似然方法给出了参数分量和非参数分量的测度及其大样天性质,并经过总括模拟和实际多少证实了经历似然方法的优势。

越来越多关于 》》》《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
  《金融时间连串分析:第3版》周详阐释了金融时间种类,并首要介绍了经济时间连串理论和艺术的脚下研讨火热和一些新星商讨成果,极度是高风险值计算、高频数据深入分析、随机波动率建立模型和马尔可夫链蒙特卡罗方法等方面。别的,本书还系统演说了财政和经济计量经济模型及其在财政和经济时间体系数据和建立模型中的应用,全部模型和措施的选用均采用实际经济数据,并付出了所用应用程式的命令。较之第2 版,本版不独有更新了上一版中动用的数额,并且还提交了r 命令和实例,进而使其改为精通首要总计情势和技艺的奠基石。
  《金融时间系列解析:第3版》可用作时间体系分析的教材,也适用于商学、管农学、数学和总结学专门的学业对经济的计量军事学感兴趣的高年级本科生和硕士,同时,也可看成商业、金融、保障等领域职业职员的参照他事他说加以考察用书。
目录
《金融时间连串分析:第3版》
第1章  金融时间连串及其特点  1
1.1  资金财产收益率  2
1.2  收益率的遍及性质  6
1.2.1  总结遍及及其矩的想起  6
1.2.2  收益率的布满  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  收益率的经历性质  17
1.3  其余进程  19
附录r  程序包  21
练习题  23
参照他事他说加以考察文献  24
第2章  线性时间系列剖判及其使用  25
2.1  平稳性  25
2.2  相关周全和自有关函数  26
2.3  白噪声和线性时间系列  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  实际中如何识别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模型的性格  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模型举办展望  60
2.6.5  arma模型的三种象征  60
2.7  单位根非平稳性  62
2.7.1  随机游动  62
2.7.2  带漂移的自由游动  64
2.7.3  带趋势项的大运体系  65
2.7.4  平时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  季节性差分裂  72
2.8.2  多种季节性模型  73
2.9  带时间类别引用误差的回归模型  78
2.10  协方差矩阵的相合猜测  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  波动率的性状  95
3.2  模型的构造  95
3.3  建模  97
3.4  arch模型  99
3.4.1  arch模型的特性  100
3.4.2  arch模型的瑕疵  102
3.4.3  arch模型的确立  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  另二个例子  126
3.8.4  用egarch模型实行预测  128
3.9  门限garch模型  129
3.10  charma模型  130
3.11  随机周全的自回归模型  132
3.12  随机波动率模型  133
3.13  长回忆随机波动率模型  133
3.14  应用  135
3.15  别的措施  138
3.15.1  高频数据的选拔  138
3.15.2  日开盘价、最高价、最平价和收盘价的利用  141
3.16  garch模型的峰度  143
附录  波动率模型揣测中的一些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  马尔可夫调换模型  160
4.1.5  非参数方法  162
4.1.6  函数周密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  非线性核算  176
4.2.1  非参数查验  176
4.2.2  参数核查  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
参照他事他说加以考察文献  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  购买出售报价格差异  200
5.3  交易数据的经历特征  201
5.4  价格转移模型  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  一些可能率分布的纪念  234
附录b  危险率函数  237
附录c  对持续期模型的一部分rats
程序  238
练习题  239
参谋文献  241
第6章  三番五次时间模型及其应用  243
6.1  期权  244
6.2  一些连续时间的即兴进度  244
6.2.1  维纳进程  244
6.2.2  广义维纳进程  246
6.2.3  伊藤进程  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  贰个接纳  249
6.3.4  1和?的估计  250
6.4  股价与对数报酬率的分布  251
6.5  b-s微分方程的推理  253
6.6  b-s定价公式  254
6.6.1  危机中性世界  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  伊藤引理的增加  261
6.8  随机积分  262
6.9  跳跃扩散模型  263
6.10  一而再时间模型的估值  269
附录a  b-s  公式积分  270
附录b  标准正态可能率的临近  271
练习题  271
参谋文献  272
第7章  极值理论、分位数臆度与风险值  274
7.1  风险值  275
7.2  危害衡量制  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  总括的计量经济方法  280
7.3.1  多个周期  283
7.3.2  在尺度正态布满下的预料损失  285
7.4  分位数估量  285
7.4.1  分位数与次序总计量  285
7.4.2  分位数回归  287
7.5  极值理论  288
7.5.1  极值理论的追忆  288
7.5.2  经验揣度  290
7.5.3  对期货收益率的接纳  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  基于极值理论的八个新议程  302
7.7.1  计算理论  303
7.7.2  超过定额均值函数  305
7.7.3  极值建立模型的二个新方式  306
7.7.4  基于新点子的var总计  308
7.7.5  参数化的任何方式  309
7.7.6  解释变量的使用  312
7.7.7  模型核实  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  极值指数的价值评估  321
7.8.3  平稳时间类别的高风险值  323
练习题  324
参谋文献  326
第8章  多元时间连串深入分析及其应用  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  多元混成核算  335
8.2  向量自回归模型  336
8.2.1  简化方式和协会情势  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  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  最大似然测度  368
8.6.3  协整核算  369
8.6.4  协整var模型的估量  370
8.6.5  例子  370
8.7  门限协整与利息套汇  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  交易战略  380
8.8.3  轻易例子  380
附录a  向量与矩阵的纪念  385
附录b  多元春态布满  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  主成分解析和因子模型  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  总计因子解析  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
参谋文献  425
第10章  多元波动率模型及其使用  426
10.1  指数加权推断  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  相关周详的选用  435
10.3.2  cholesky  分解  436
10.4  二元回报率的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
附录对估计的一些评释  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  计算测算  472
11.1.2  Carl曼滤波  473
11.1.3  预测抽样误差的属性  475
11.1.4  状态平滑  476
11.1.5  缺失值  480
11.1.6  初阶化效应  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  带时变周密的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  Carl曼滤波和平滑  499
11.4.1  Carl曼滤波  499
11.4.2  状态估量固有误差和展望相对误差  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应用  517
12.1  马尔可夫链模拟  517
12.2  gibbs抽样  518
12.3  贝叶斯估计  520
12.3.1  后验布满  520
12.3.2  共轭先验分布  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  带时间种类引用误差的线性回归  526
12.6  缺点和失误值和那么些值  530
12.6.1  缺失值  531
12.6.2  格外值的辨别  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  预计随机波动率模型的新办法  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
参照他事他说加以考察文献  565
索引  568  

三月26日早上,应数学与音讯科学学院诚邀,北工业大学博导薛留根和程维虎在数学南楼103室分别作了题为“纵向数据下局地线性模型的广义经验似然估算”和“基于次序总括量的计算测算理论与方法”的学术报告。大学相关典型师生参与聆听了此番讲座。报告会由副委员长庞善起经理。

本图书消息来源:中华互为出版网

(数学与新闻科学大学 刘娟芳)

《金融时间连串深入分析:第3版》
核心消息
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
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:二〇一二-8-20
出版日期:2012 年2月
开本:16开
页码:1
版次:1-1
所属分类: 数学
图片 1

程维虎介绍了样此次序总括量及其遍及、次序计算量矩的持筹握算、次序总括量之差矩的测算,详细解说了二种基于次序总计量的总括测算理论和艺术,钻探了计算量的属性,最终交给几类特殊布满的依照样此番序总结量的完好布满的总括测算新办法。

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