基于混频数据的金融高阶矩建模及其应用研究--聚文网

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内容简介

本书共分六章。第1章绪论部分对本书的研究背景和研究问题做出说明。第2章对已有研究进行了较为系统的回顾和梳理。第3章介绍了基于混频因子模型的高阶矩建模及其估计方法。第4 章进一步探讨了基于混频因子模型高阶矩建模方法的最优因子个数识别问题。第5 章对引入高阶矩特征的投资组合策略做了进一步研究。第6章给出了本书的主要结论以及展望。

作者简介

杨冬，男，西南财经大学数量经济学博士，西南财经大学统计学院讲师，硕士生导师。比利时荷语布鲁塞尔自由大学访问学者。主要从事金融计量、投资组合建模研究。

1 绪论 1.1 选题背景与问题提出 1.2 研究目的和研究意义 1.3 研究内容与结构安排 1.4 主要创新点 2 国内外研究现状 2.1 混频模型建模研究现状 2.2 因子模型建模研究现状 2.3 最优因子个数识别研究现状 2.4 高阶矩及其投资组合研究现状 3 基于混频因子模型的高阶矩建模及其估计方法 3.1 高阶矩的张量表达方法 3.2 混频多因子高阶矩模型 3.3 混频多因子模型高阶矩投资组合优化 3.4 其他高阶矩估计方法简介 3.5 本章小结 4 基于混频因子模型的高阶矩最优因子个数识别研究 4.1 高阶矩矩阵稀疏性检验 4.2 混频因子模型高阶矩因子个数识别检验 4.3 混频因子模型最优因子个数筛选策略 4.4 数据处理与说明 4.5 蒙特卡洛模拟研究 4.6 不同高阶矩最优因子个数识别方法的模拟比较 4.7 本章小结 5 中国股票市场的混频多因子模型高阶矩投资组合研究 5.1 研究背景 5.2 基于统计意义的混频多因子高阶矩建模的实证研究 5.3 混频多因子高阶矩建模的经济价值评价 5.4 本章小结 6 结论与研究展望 6.1 主要结论 6.2 研究展望参考文献附录因子模型框架下高阶矩矩阵分解

基于混频数据的金融高阶矩建模及其应用研究

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