5月十七日午后,应数学与音讯科学高校邀约,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“纵向数据下局地线性模型的广义资历似然测度”和“基于次序计算量的计算测算理论与艺术”的学术报告。高校相关规范师生出席聆听了此番讲座。报告会由副省长庞善早先席营业官。

《金融时间类别深入分析:第3版》
主干音讯
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.总计学丛书
出版社:人民邮电出版社
ISBN:9787115287625
上架时间:二〇一二-8-20
出版日期:2013 年2月
开本:16开
页码:1
版次:1-1
所属分类: 数学
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薛留根首先介绍了宽广的现代计算模型和纵横交叉数据,珍视陈诉了纵向数据下局部线性模型的估价难点,基于贰回估算函数和经历似然方法给出了参数分量和非参数分量的忖度及其大样性情质,并经过总结模拟和实际数据印证了阅世似然方法的优势。

越多关于
》》》《金融时间类别剖判:第3版》
内容简单介绍
书籍
数学书籍
  《金融时间种类深入分析:第3版》全面阐释了金融时间类别,并首要介绍了经济时间体系理论和办法的近日研讨热门和风华正茂部分风行研讨成果,尤其是危机值总计、高频数据分析、随机波动率建模和马尔可夫链蒙特卡罗方法等方面。别的,本书还系统演讲了财政和经济计量经济模型及其在金融时间系列数据和建立模型中的应用,全体模型和方法的行使均运用实际经济数据,并交付了所用应用程式的命令。较之第2
版,本版不止更新了上大器晚成版中应用的数码,况兼还提交了r
命令和实例,进而使其变为通晓首要总结格局和本领的奠基石。
  《金融时间类别解析:第3版》可看作时间系列分析的课本,也适用于商学、法学、数学和总计学专门的工作对经济的计量艺术学感兴趣的高年级本科生和硕士,相同的时候,也可视作生意、金融、有限支撑等世界职业职员的参阅用书。
目录
《金融时间系列解析:第3版》
第1章  金融时间系列及其特点  1
1.1  资金财产收益率  2
1.2  收益率的分布性质  6
1.2.1  总结布满及其矩的追忆  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  收益率的资历性质  17
1.3  别的进程  19
附录r  程序包  21
练习题  23
参谋文献  24
第2章  线性时间类别解析及其应用  25
2.1  平稳性  25
2.2  相关周详和自有关函数  26
2.3  白噪声和线性时间类别  31
2.4  简单的自回归模型  32
2.4.1  ar模型的质量  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  简单滑动平均模型  50
2.5.1  ma模型的特性  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卡塔尔国模型的特性  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模型实行张望  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  带漂移的妄动游动  64
2.7.3  带趋向项的时刻系列  65
2.7.4  日常的单位根非平稳模型  66
2.7.5  单位根查验  66
2.8  季节模型  71
2.8.1  季节性差差别  72
2.8.2  多重季节性模型  73
2.9  带时间连串相对误差的回归模型  78
2.10  协方差矩阵的相合推测  85
澳门新葡亰1495app,2.11  长记念模型  88
附录  一些sca  的命令  90
练习题  90
参照他事他说加以考查文献  92
第3章  条件异方差模型  94
3.1  波动率的本性  95
3.2  模型的布局  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模型的老毛病  102
3.4.3  arch模型的确立  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  两步估摸方法  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  模型的另风流罗曼蒂克种样式  125
3.8.2  实例证实  125
3.8.3  另贰个事例  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  随机周密的自回归模型  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  别的办法  138
3.15.1  高频数据的使用  138
3.15.2  日开盘价、最高价、最实惠和收盘价的采纳  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
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卡塔尔模型  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  函数周详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  非线性查证  176
4.2.1  非参数查验  176
4.2.2  参数考验  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  一些有关非线性波动率模型的rats  程序  190
附录b  神经互连网的s-plus  命令  191
练习题  191
参谋文献  193
第5章  高频数据分析与市情微观构造  196
5.1  非同步交易  196
5.2  购买贩卖销售价格格差别  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  价格转移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忆  234
附录b  危急率函数  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  三番五次时间模型及其使用  243
6.1  期权  244
6.2  一些连连时间的妄动进度  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  微分回想  247
6.3.2  随机微分  248
6.3.3  三个行使  249
6.3.4  1和?的估计  250
6.4  股价与对数收益率的布满  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  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  伊藤引理的扩展  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摸  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
仿效文献  272
第7章  极值理论、分位数估算与风险值  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  计算的计量经济方法  280
7.3.1  四个周期  283
7.3.2  在原则正态布满下的料想损失  285
7.4  分位数猜想  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  极值理论的追思  288
7.5.2  经历预计  290
7.5.3  对股票(stock卡塔尔(英语:State of Qatar)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  收益率水平  302
7.7  基于极值理论的一个新方式  302
7.7.1  总结理论  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  基于新措施的var计算  308
7.7.5  参数化的任何办法  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  极值指数的测度  321
7.8.3  平稳时间连串的高危害值  323
练习题  324
参谋文献  326
第8章  多元时间种类解析及其使用  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  样板交叉{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  简化格局和布局方式  337
8.2.2  var(1卡塔尔(قطر‎模型的平稳性条件和矩  339
8.2.3  向量ar(p)模型  340
8.2.4  建构叁个var(p卡塔尔(英语:State of Qatar)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  明确性函数的具体化  368
8.6.2  最大似然估算  368
8.6.3  协整核实  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  配对交易  379
8.8.1  理论框架  379
8.8.2  交易攻略  380
8.8.3  轻巧例子  380
附录a  向量与矩阵的追忆  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  主成分深入分析  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  渐近主元素解析  420
9.6.1  因子个数的取舍  421
9.6.2  例子  422
练习题  424
参照他事他说加以考察文献  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  相关周密的运用  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
附录对估摸的片段讲解  462
练习题  466
参照他事他说加以调查文献  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  预测相对误差的品质  475
11.1.4  状态平滑  476
11.1.5  缺失值  480
11.1.6  先导化效应  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  模型调换  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固有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  状态估量标称误差和张望相对误差  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  贝叶斯忖度  520
12.3.1  后验遍布  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  相当值的辨认  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  估摸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  别的应用  564
练习题  564
参照他事他说加以考察文献  565
索引  568  

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