简介
本书在不大的篇幅里介绍了经典和现代时间序列的基本概念与技术及其在金融和经济领域中的应用。第1章至第7章是传统的时间序列内容；从第8章开始，则介绍现代时间序列的新进展，例如，引进了多元GARCH模型、状态空间建模技术、随机波动模型等。书中介绍的ARCH模型及同融与共同趋势分析等内容正是著名学者R·F·Engle和C·W·J·Granger于2003年获得诺贝尔经济学奖的主要成果。本书的另一特色是应用在国际上深受欢迎的SPLUS统计软件，结合所介绍的时间序列概念与分析技术对十几个金融与经济时间序列案例进行了详尽的分析，所涉及的数据既有债券利率、汇率、股价和金融期货价格等金融数据，也有投资、收入和消费等宏观经济数据。S-PLUS原是美国贝尔(Bell)实验室开发的权威统计分析软件之一，不但计算能力强且图形功能好。然而，国内对这个统计软件的介绍不多，使用者也少。本书则对S-PLUS在分析金融与经济时间序列中的应用做了详细介绍。因此，读者在学习时间序列的基本概念与方法的同时，还能学会怎样使用S-PLUS分析金融与经济数据的技能。... 更多>>
目录
第1章 引言.
1.1 基本概念
1.2 简单的描述性技术
1.2.1 趋势
1.2.2 季节循环
1.3 变换
1.4 例子
1.5 小结
1.6 习题
第2章 概率模型
2.1 简介
2.2 随机过程
2.3 例子
2.4 样本相关函数
2.5 习题
第3章 自回归滑动平均模型
3.1 简介
3.2 滑动平均模型
3.3 回归模型
3.3.1 因果和平稳二象性
.....
1.1 基本概念
1.2 简单的描述性技术
1.2.1 趋势
1.2.2 季节循环
1.3 变换
1.4 例子
1.5 小结
1.6 习题
第2章 概率模型
2.1 简介
2.2 随机过程
2.3 例子
2.4 样本相关函数
2.5 习题
第3章 自回归滑动平均模型
3.1 简介
3.2 滑动平均模型
3.3 回归模型
3.3.1 因果和平稳二象性
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Time Series: Applications to Finance
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