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出版者:人民郵電齣版社

作者:Ruey S.Tsay

出品人:

頁數:524

译者:王輝

出版時間:2009-6-1

價格:79.00元

裝幀:平裝

isbn號碼:9787115205827

叢書系列:圖靈數學·統計學叢書

圖書標籤:

金融
時間序列
數學
金融分析
統計
統計學
統計學習
投資
金融
時間序列
分析
計量經濟學
數據建模
風險預測
時間序列模型
經濟預測
金融市場
統計方法

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具體描述

本書全麵闡述瞭金融時間序列，並主要介紹瞭金融時間序列理論和方法的當前研究熱點和一些最新研究成果，尤其是風險值計算、高頻數據分析、隨機波動率建模和馬爾科夫鏈濛特卡羅方法等方麵。此外，本書還係統闡述瞭金融計量經濟模型及其在金融時間序列數據和建模中的應用，所有模型和方法的運用均采用實際金融數據，並給齣瞭所用計算機軟件的命令。較之第1版，本版主要在新的發展和實證分析方麵進行瞭更新，新增瞭狀態空間模型和Kalman濾波以及S-Plus命令等內容。本書可作為時間序列分析的教材，也適用於商學、經濟學、數學和統計學專業對金融的計量經濟學感興趣的高年級本科生和研究生，同時，也可作為商業、金融、保險等領域專業人士的參考書。

著者簡介

Ruey S，Tsay（蔡瑞胸），美國芝加哥大學布斯商學院經濟計量及統計學的H G．B．Alexande r講席教授。1 982年於美國威斯康星大學麥迪遜分校獲得統計學博士學位。中國颱灣“中央研究院”院士，美國統計協會和數理統計學會的會士，Journal of Forecastin9的聯閤主編，Journal of FinancialEconometrics的副主編。曾任美國統計學會商務與經濟統計分會主席、《商務與經濟統計》期刊主編。

圖書目錄

第1章　金融時間序列及其特徵
1.1　資産收益率
1.2　收益率的分布性質
1.3　其他過程
練習題
參考文獻
第2章　綫性時間序列分析及其應用
2.1　平穩性
2.2　相關係數和自相關函數
2.3　白噪聲和綫性時間序列
2.4　簡單的自迴歸模型
2.5　簡單滑動平均模型
2.6　簡單的ARMA模型
2.7　單位根非平穩性
2.8　季節模型
2.9　帶時間序列誤差的迴歸模型
2.10　協方差矩陣的相閤估計
2.11　長記憶模型
附錄　一些SCA的命令
練習題
參考文獻
第3章　條件異方差模型
3.1　波動率的特徵
3.2　模型的結構
3.3　建模
3.4　ARCH模型
3.5　GARCH模型
3.6　求和GARCH模型
3.7　GARCH-M模型
3.8　指數GARCH模型
3.9　門限GARCH模型
3.10　CHARMA模型
3.11　隨機係數的自迴歸模型
3.12　隨機波動率模型
3.13　長記憶隨機波動率模型
3.14　應用
3.15　其他方法
3.16　GARCH模型的峰度
附錄　波動率模型估計中的一些RATS程序
練習題
參考文獻
第4章　非綫性模型及其應用
4.1　非綫性模型
4.2　非綫性檢驗
4.3　建模
4.4　預測
4.5　應用
附錄A　一些關於非綫性波動率模型的RATS程序
附錄B　神經網絡的S-Plus命令
練習題
參考文獻
第5章　高頻數據分析與市場微觀結構
5.1　非同步交易
5.2　買賣報價差
5.3　交易數據的經驗特徵
5.4　價格變化模型
5.5　持續期模型
5.6　非綫性持續期模型
5.7　價格變化和持續期的二元模型
附錄A　一些概率分布的迴顧
附錄B　危險率函數
附錄C　對持續期模型的一些RATS程序
練習題
參考文獻
第6章　連續時間模型及其應用
第7章　極值理論、分位數估計與風險值
第8章　多元時間序列分析及其應用
第9章　主成分分析和因子模型
第10章　多元波動率模型及其應用
第11章　狀態空間模型和卡爾曼濾波
第12章　馬爾可夫鏈濛特卡羅方法及其應用
索引
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

内容还行，错误不少，中文版的网站和勘误表呢？英文的都已经找到了。中文版的呢？我觉得所有出版了之后没有勘误表的书都是不负责的书，是谓坏书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...

評分☆☆☆☆☆

这本书已经是第三版，它的知名度只要是学金融的应该都知道。这本书最大的优点在于行文直接明了并配以大量实例来展示各种计量方法的应用。当然，从另一个方面来说这也算一个缺点：遗漏了很多理论上的证明。不过，这本书本就是应用导向，把理论加上可能反倒失去了对大众而言的可...

評分☆☆☆☆☆

刚拿到书，貌似好难啊。不如恩德斯的《应用时间序列分析》容易好看。建议没有时间序列基础的同学，最好不要买。而且不太明白为什么有人说它好简单。汗，看来自己的水平太低了。

評分☆☆☆☆☆

研究生time series的课本。这书覆盖的topic挺广的，算是百科全书类的吧，个人觉得不适合初学者用，有些东西写得太深。从前面的neural network进行数值计算参数(只谈论forward feeding 没谈back propagation)，到后来简单的Markov model（初学者要自己动手实现这个还是有点小...

評分☆☆☆☆☆