Теория CO -Консолидации и модель колебаний: анализ финансовых временных последовательностей и приложение Zhang Shiying, Fan Zhi
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Основная информация
Название книги: Теория коинтеграции и модель волатильности: анализ и приложения финансовых временных рядов
Цена: 49,00 юаней.
Автор: Чжан Шиин, Фань Чжи
Нажмите: Tsinghua Press
Дата публикации: 2009-05-01
ISBN: 9787302196976
Слова: 720000
Номер страницы: 465
Версия:
Переплет: мягкая обложка
Открыто: 16
Товарный вес:
Выбор редактора
Краткое содержание
В этой книге обсуждается теория коинтеграции временных рядов, а также принципы, методы и практическое применение моделей волатильности финансовых временных рядов.С точки зрения теории коинтеграции временных рядов, он включает в себя предельное распределение и тестирование процессов с единичным корнем, оценку и тестирование отношений коинтеграции между отдельными уравнениями и системными уравнениями, моделирование и тестирование вопросов коинтеграции нелинейных и долгой памяти, байесовский анализ коинтеграционных систем, теорий и методов коинтеграции с переменной структурой и т. д. С точки зрения моделей волатильности финансовых временных рядов, различных одномерных и многомерных модельных систем авторегрессионной условной гетероскедастичности.(ARCH) и свойства различных типов моделей волатильности (SV), вопросы оценки и тестирования параметров модели. Обсуждаются моделирование и применение моделей волатильности переменной структуры. Проблема финансовой волатильности является важной темой современного финансового анализа.В этой книге исследуется рыночный механизм финансовых колебаний и их устойчивость, а также устанавливаются модель ценообразования капитальных активов и стратегии предотвращения финансовых рисков, основанные на устойчивости финансовых колебаний.В книге подробно обсуждается анализ и моделирование высокочастотных финансовых временных рядов, изучаются методы расчета и статистические свойства реализованной волатильности различных высокочастотных временных рядов, а также обсуждаются два типа моделей — класса A и класса S — для сверхвысокочастотной продолжительности данных.В книге также обсуждается применение вейвлет-методов в анализе и моделировании колебаний финансовых временных рядов; обсуждаются различные модели доходности активов в непрерывном времени и методы MCMC для оценки параметров.
Эту книгу можно использовать в качестве справочника для исследователей количественной экономики, соответствующих преподавателей, экономических и финансовых работников, а также в качестве справочника для преподавателей в смежных областях.
Оглавление
Chapter 1Time Series Analysis
1.1 Общие модели временных рядов
1.2 Векторные стационарные временные ряды·vector autoregressive model
1.3 Нестационарные случайные процессы и интегрированные временные ряды
1.4 Временные ряды с длинной памятью
Рекомендации
Chapter 2Tests of Unit Root Processes
2.1 Корневые процессы модуля
2.2 Ограничение распространения интегрированных процессов
2.3 Тесты единичных корневых процессов
2.4. Векторные авторегрессионные процессы с единичным корнем.
Рекомендации
Глава 3. Теория и методология коинтеграции
3.1 Модель коинтеграции и исправления ошибок
3.2 Оценка и проверка соотношения коинтеграции в одном уравнении
3.3 Оценка и проверка соотношения коинтеграции в системе одновременных уравнений
3.4 Байесовский анализ коинтегрированной системы
3.5 Линейный интеграционный анализ дробно-интегрированных векторных временных рядов
3.6 Прогнозирование коинтегрированных систем
3.7 Нелинейное преобразование интегрированных временных рядов1
Рекомендации
Глава 4. Сезонная интеграция и коинтеграция
4.1 Сезонная интеграция, коинтеграция и тесты
4.2 Байесовские тесты сезонной коинтеграции
Приложение: Теорема аппроксимации полинома Лагранжа
Рекомендации
Chapter 5Nonlinear Cointegration Theory
5.1 Определение нелинейной коинтеграции
5.2 Оценка и проверка нелинейных отношений коинтеграции
5.3. Сущность нелинейных коинтеграционных отношений.
5.4. Нелинейное коинтеграционное моделирование на основе вейвлет-нейронной сети.
5.5. Нелинейные модели исправления ошибок линейно-коинтегрированной системы.
5.6 Нелинейные коинтеграционные отношения во временных рядах векторов длинной памяти
5.7 Коинтеграция со структурными изменениями и моделированием
Рекомендации
Chapter 6ARCH Class Models
6.1 Модели класса ARCH с короткой памятью
6.2 Модели класса ARCH с длинной памятью
6.3 Фракционно-интегрированная модель GARCH?M
6.4 Модели класса GARCH для панельных данных
6.5 Статистические свойства модели GARCH
6.6 Моделирование моделей класса ARCH
6.7 Диагностический анализ и моделирование структурных изменений моделей класса ARCH
6.8 Стохастическое дифференциальное уравнение процесса GARCH
6.9 Тесты единичного корня с условной гетероскедастичностью
6.10 Векторные модели GARCH и моделирование
6.11 Персистентность и коперсистентность в векторном процессе GARCH
6.12 Персистентность и коперсистентность в условные моменты временного ряда
Рекомендации
Chapter 7Stochastic Volatility Models
7.1 Основные модели SV и статистические свойства
7.2 Расширенные модели SV
7.3 Оценка параметров моделей SV
7.4 Оценка QML на основе THGA и Монте-Карло
7.5 Оценка моделей и приложений SV с длинной памятью
7.6 Модели СВ со структурными изменениями
7.7 Агрегирование и маргинализация моделей SV
7.8 Персистентность и коперсистентность в моделях SV
7.9 Сравнение моделей SV и GARCH
7.10 Модель стохастической авторегрессионной волатильности с квадратным корнем
Рекомендации
Глава 8. Анализ финансовой волатильности
Глава 9. Анализ и моделирование высокочастотных финансовых временных рядов
Глава 10. Вейвлет-методы для анализа финансовых временных рядов
Глава 11. Модели непрерывного времени и их приложения.
об авторе
Предисловие
