金融时间序列分析及应用

第1章 时间序列分析
1.1时间序列的一般模型
1.2向量平稳时间序列向量自回归模型
1.3非平稳随机过程与单整序列
1.4长记忆时间序列
参考文献
第2章 单位根检验
2.1单位根过程
2.2单整过程的极限分布
2.3单位根检验
2.4有单位根的向量自回归过程
参考文献
第3章 协整理论与方法
3.1协整与误差校正模型
3.2单一方程协整关系的估计和检验
3.3系统方程协整关系的估计和检验
3.4协整系统的贝叶斯分析
3.5 向量分整序列的线性协整分析
3.6协整系统的预测
3.7单整时间序列的非线性变换
参考文献
第4章 季节单整和协整
4.1季节单整和协整及其检验
4.2贝叶斯季节协整检验
补充阅读Lagrange多项式近似定理
参考文献
第5章 非线性协整理论
5.1非线性协整的含义
5.2非线性协整关系的估计和检验
5.3非线性协整关系的存在性研究
5.4基于小波神经网络的非线性协整建模
5.5线性协整系统误差校正模型的非线性形式
5.6长记忆向量时间序列的非线性协整关系
5.7变结构协整与建模
参考文献
第6章 ARCH模型
6.1短记忆ARCH模型族
6.2长记忆ARCH模型
6.3分整增广GARCH—M模型
6.4面板数据的GARCH模型族
6.5GARCH模型的若干统计性质
6.6ARCH模型族的建模问题
6.7ARCH模型诊断分析与变结构模型
6.8GARCH过程对应的随机微分方程
6.9存在条件异方差的单位根检验
6.10向量GARCH模型及建模问题
6.11向量GARCH过程的持续性和协同持续性
6.12时间序列条件矩的持续和协同持续性
参考文献
第7章 随机波动模型
7.1基本SV模型及其统计性质
7.2扩展SV模型
7.3SV模型的参数估计方法
7.4基于禁忌遗传算法的伪极大似然估计方法与MonteCarlo研究
7.5长记忆SV模型的估计及应用
7.6变结构SV模型
7.7SV过程的聚合及边际化
7.8SV过程的持续性和协同持续性
7.9SV模型与GARCH模型的比较
7.10平方根随机自回归波动模型
参考文献
第8章 金融市场波动性分析
8.1金融市场的波动特性
8.2分形市场理论与金融波动的市场机制
8.3分形市场中的资本资产定价研究
8.4金融波动持续性及金融风险规避策略
8.5具有方差持续性的资本资产定价研究
8.6具有方差持续性的套利定价研究
8.7VaR的波动持续性研究
参考文献
第9章 高频金融时间序列分析与建模
9.1日历效应及其计量方法
9.2已实现波动理论
9.3基于已实现波动的波动持续和协同持续性
9.4已实现极差波动与已实现双（多）幂次变差
9.5基于分位数的波动估计方法
9.6基于高频时间序列的乘积误差模型
9.7超高频金融时间序列的持续期模型（Ⅰ）
9.8超高频金融时间序列的持续期模型（Ⅱ）
参考文献
第10章 金融时间序列分析的小波方法
10.1离散小波变换与多分辨分析
10.2基于小波方法的金融波动分析
10.3基于小波方法的协整分析
10.4多分辨持续及协同持续
10.5基于小波方法的LMSV模型分析
参考文献
第11章 连续时间模型及其应用
11.1金融资产收益连续时间模型的一般分析
11.2资产价格的抛物线跳跃扩散模型
11.3连续时间SV模型及应用
11.4连续时间资产收益变结构模型
参考文献
附录
附表1DF检验临界值表
附表2DF的t检验临界值表
附表3似然比检验表
附表4协整回归检验临界值表
附表5协整检验的临界值响应面表
附表6迹统计量检验临界值表
附表7λ—max检验临界值表
附表8季节单位根检验临界值表
附表9季节协整检验临界值表
作者简介