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内容简介

本书全面阐述了金融时间序列，并主要介绍了金融时间序列理论和方法的当前研究热点和一些最新研究成果，尤其是风险值计算、高频数据分析、随机波动率建模和马尔可夫链蒙特卡罗方法等方面。此外，本书还系统阐述了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据和建模中的应用，所有模型和方法的运用均采用实际金融数据，并给出了所用计算机软件的命令。较之第2版，本版不仅更新了上一版中使用的数据，而且还给出了R 命令和实例，从而使其成为理解重要统计方法和技术的奠基石。本书可作为时间序列分析的教材，也适用于商学、经济学、数学和统计学专业对金融的计量经济学感兴趣的高年级本科生和研究生，同时，也可作为商业、金融、保险等领域专业人士的参考用书。

作者简介

王远林，东北财经大学经济学院数量经济系副教授，辽宁省数量经济学会理事。目前主要从事金融数据建模和预测、货币政策和资产市场方面的研究。主持过多项国家级、省级项目，译有多本金融统计类书籍。

第1章金融时间序列及其特征 1.1 资产收益率 1.2 收益率的分布性质 1.2.1 统计分布及其矩的回顾 1.2.2 收益率的分布 1.2.3 多元收益率 1.2.4 收益率的似然函数 1.2.5 收益率的经验性质 1.3 其他过程附录 R程序包练习题参考文献第2章线性时间序列分析及其应用 2.1 平稳性 2.2 相关系数和自相关函数 2.3 白噪声和线性时间序列 2.4 简单的自回归模型 2.4.1 AR模型的性质 2.4.2 实际中怎样识别AR模型 2.4.3 拟合优度 2.4.4 预测 2.5 简单滑动平均模型 2.5.1 MA模型的性质 2.5.2 识别MA的阶 2.5.3 估计 2.5.4 用MA模型预测 2.6 简单的ARMA模型 2.6.1 ARMA（1，1）模型的性质 2.6.2 一般的ARMA模型 2.6.3 识别ARMA模型 2.6.4 用ARMA模型进行预测 2.6.5 ARMA模型的三种表示 2.7 单位根非平稳性 2.7.1 随机游动 2.7.2 带漂移的随机游动 2.7.3 带趋势项的时间序列 2.7.4 一般的单位根非平稳模型 2.7.5 单位根检验 2.8 季节模型 2.8.1 季节性差分 2.8.2 多重季节性模型 2.9 带时间序列误差的回归模型 2.10 协方差矩阵的相合估计 2.11 长记忆模型附录一些SCA的命令练习题参考文献第3章条件异方差模型 3.1 波动率的特征 3.2 模型的结构

金融时间序列分析(第3版)/图灵数学统计学丛书

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