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简介
全书共分8章。第一章绪论，给出关于金融时间序列分析的全貌，使学生了解有关金融时间序列的意义、特点、目的及金融时间序列分析的内容和研究方法。第二章时间序列分析，这是金融时间序列分析的基础，包括时间序列的二般模型、非平稳时间序列和长记忆时间序列性质及模型、Granger因果关系分析等。第三章介绍时间序列的单位根过程。对于存在单位根的时间序列一般都表现出明显的记忆性和波动的持续性，本章讨论时间序列的单位根检验是后续讨论的基础。第四章讨论协整理论和方法。详细介绍协整概念、协整与误差校正模型、协整关系的估计和检验、系统方程协整关系的估计和检验等基础理论和方法以及协整方法在金融时间序列分析中的应用。第五章介绍自回归条件异方差(ARCH)模型及应用，包括ARCH(GARCH)族模型的类型、意义、统计性质、建模方法，多元GARCH建模及其在金融分析中的应用。第六章介绍随机波动(SV)模型及应用，包括SV模型的不同类型、统计性质、建模方法以及在金融分析中的应用。第七章高频金融时间序列分析与建模。高频金融时间序列分析是金融时间序列中的特殊问题，本章介绍高频金更多>>
目录
前言
第一章 绪论
第一节 金融时间序列分析概述
第二节 金融时间序列的特点
第二章 时间序列分析
第一节 时间序列与随机过程
第二节 时间序列模型
第三节 非平稳及长记忆时间序列ARFIMA模型
第四节 VAR模型与Granger因果分析
第五节 时间序列分析的状态空间方法
第三章 时间序列的单位根过程
第一节 单位根过程及其性质
第二节 单位根过程的检验
第三节 具有单位根的VAR模型
第四章 协整理论与建模
第一节 协整与误差校正模型
第二节 协整关系的估计与检验
第三节 基于协整系统的预测
第四节 协整理论的扩展
第五章 条件异方差模型
第一节 ARCH模型及其性质
第二节 GARCH模型及其性质
第三节 ARCH类模型扩展
第四节 多元GARCH模型
第五节 金融市场波动性建模与Eviews软件操作
第六章 随机波动模型
第一节 SV模型及其统计性质
第二节 SV模型的扩展
第三节 多元SV模型
第四节 SV模型与GARCH模型对金融时间序列刻画能力比较
第五节 风险价值
第七章 高频金融时间序列分析
第一节 高频金融时间序列特点与基本问题
第二节 超高频金融时间序列的持续期模型与金融市场微观结构
第三节 金融市场微观结构的实证研究
第八章 金融时间序列的小波方法
第一节 离散小波变换与多分辨分析
第二节 基于小波分析的金融波动分析
第三节 多分辨协整及误差校正模型
参考文献
附表
第一章 绪论
第一节 金融时间序列分析概述
第二节 金融时间序列的特点
第二章 时间序列分析
第一节 时间序列与随机过程
第二节 时间序列模型
第三节 非平稳及长记忆时间序列ARFIMA模型
第四节 VAR模型与Granger因果分析
第五节 时间序列分析的状态空间方法
第三章 时间序列的单位根过程
第一节 单位根过程及其性质
第二节 单位根过程的检验
第三节 具有单位根的VAR模型
第四章 协整理论与建模
第一节 协整与误差校正模型
第二节 协整关系的估计与检验
第三节 基于协整系统的预测
第四节 协整理论的扩展
第五章 条件异方差模型
第一节 ARCH模型及其性质
第二节 GARCH模型及其性质
第三节 ARCH类模型扩展
第四节 多元GARCH模型
第五节 金融市场波动性建模与Eviews软件操作
第六章 随机波动模型
第一节 SV模型及其统计性质
第二节 SV模型的扩展
第三节 多元SV模型
第四节 SV模型与GARCH模型对金融时间序列刻画能力比较
第五节 风险价值
第七章 高频金融时间序列分析
第一节 高频金融时间序列特点与基本问题
第二节 超高频金融时间序列的持续期模型与金融市场微观结构
第三节 金融市场微观结构的实证研究
第八章 金融时间序列的小波方法
第一节 离散小波变换与多分辨分析
第二节 基于小波分析的金融波动分析
第三节 多分辨协整及误差校正模型
参考文献
附表
金融时间序列分析
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