金融时间序列分析_百度百科
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该书主要介绍了和统计学文献中出现的金融计量方法方面的最新进展，强调实例和数据分析。特别是包含当前的研究热点，如风险值、高频数据分析和马尔町夫链等。主要内容包括：金融的基本特征，神经网络，非线性方法，使用跳跃扩散方程进行的定价，采用计算风险值，带时变的多元模型，。本书可作为金融等专业高年级本科生或研究生的时间序列分析教材，也可供相关专业研究人员参考。作&&&&者（美）蔡 著译&&&&者潘家柱定&&&&价￥39.00 元出版社机械工业出版社出版时间
Ruey S.Tsay(蔡瑞胸)美国芝加哥大学布斯商学院及统计学的H.G.B.Alexander讲席教授。1982年于获得统计学博士学位。中国台湾“”院士，美国统计协会和数理统计学会的会士，Journal Of Forecasting的联合主编，Journal Of Financial Econometrics的副主编。曾任美国统计学会商务与经济统计分会主席、《》期刊主编目录
第1章 金融及其特征
1.1 资产收益率
1.2 收益率的分布性质
1.2.1 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
1.2.5 收益率的经验性质
1.3 其他过程
第2章 线性时间序列分析及其应用
2.1 平稳性
2.3 和线性
2.4 简单的
2.4.1 的性质
2.4.2 实际中怎样识别AR模型
2.4.3 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
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模型预测
2.6.5 ARMA模型的三种表示
2.7 非平稳性
2.7.2 带漂移的随机游动
2.7.3 一般的单位根非平稳模型
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 带误差的
2.10 长记忆模型
附录A 一些SCA的命令
第3章 条件异方差模型
3.1 的特征
3.2 模型的结构
3.3 ARCIt模型
3.3.1 的性质
3.3.2 ARCH模型的缺点
3.3.3 ARCH模型的建立
3.3.4 例子
3.4.1 一个例子
3.4.2 预测的评价
3.5 求和GARCH模型
3.6 GARCH—M模型
3.7 指数GARCH模型
3.7.1 实例说明
3.7.2 另一个例子
3.7.3 用EGARCH模型预测
3.8 CHARMA模型
3.9 随机系数的
3.10 随机模型
3.11 长记忆随机波动率模型
3.12 另一种方法
附录A 估计波动率模型的一些RATS程序
第4章 及其应用
4.1 非线性模型
4.1.2 门限自回归模型
4.1.3 平滑转移
4.1.4 转换模型
4.1.6 函数系数AR模型
4.1.7 非线性可加AR模型
4.1.8 非线性
4.1.9 神经网络
4.2 非线性检验
4.2.3 应用
4.4.1 参数
4.4.2 预测的评估
附录A 一些关于非线性模型的RATS程序
附录B 神经网络的命令
第5章 高频数据分析与市场微观结构
第6章 连续及其应用
第7章 、估计与VaR
第8章 多元时间序列分析及其应用
第9章 多元波动率模型及其应用
第10章 蒙特卡罗方法的应用
索引时间序列分析在理论和经验上已成为金融市场研究的不可缺少的部分。 分析方法已是金融定量分析的主流方法之一。 近代计量经济和金融市场的许多研究成果都建立在时间序列分析的基础之上。Engle和Grange因为他们的在经济金融中的广泛应用而获得2003年的诺贝尔经济学奖，就是时间序列分析方法的重要性在世界上被广泛认可的有力证明。. 蔡瑞胸(Ruey S．Tsay)教授是美国芝加哥大学的计量经济与统计学的H．G．B，亚历山大(Alexander)教授．他在计量经济学、统计学和金融市场的研究方面成果卓著．他的这本《金融时间序列分析》涵盖了当前数理金融研究中最新的几个重要方面：风险值的计算..本书由自1999年我在所教的MBA(工商管理硕士)金融时间序列分析课程发展而来。它也包含了过去几年我开设的时间序列分析博士生课程的内容。这是一本引论性质的书，旨在对金融计量模型及其在金融建模和预测中的应用，进行系统的、综合的阐述。 目标是使读者了解金融数据的基本特征，懂得金融计量模型的应用，并获得分析金融的经验。本书可作为MBA学生的时间序列分析教材，也适用于商学、经济学、数学和对金融计量学感兴趣的研究生和高年级本科生。它也可以作为要进行风险值(Valueat Risk)的计算、(Volatility)建模和对具有先后相关性的数..作　者：，许启发，周红　编著
金融时间序列分析
出 版 社：清华大学出版社
出版时间：
页　数：258
字　数：331000
印刷时间：
开　本：16开
纸　张：胶版纸
I S B N：1
包　装：平装金融时问序列分析是一门新的金融统计学课程，汇总了在金融经济方面应用的理论、办法和应用。本教材是以作者多年来在金融时间序列方面的科研和教学为基础编写的。该书体现了较强的理论深度和学术前沿性，同时针对我国金融市场实际进行了大量实证研究，具有理论和实际指导意义。在长期的教学和相关研究中，我们汇集了大量巾国金融市场时间序列多方面的实证分析成果，这将是我们教材的重要内容。
该书作作为财经类或综合类院校的、金融学、统计学、数学等专业高年级本科生和棚天领域研究生的教科书，亦可作为数量经济、金融计量、金融工程等领域的研究人员、有关教帅、经济和金融工作者的参考书。
第一章　绪论
第一节 金融时间序列分析概述
第二节 金融的特点
第二章　时间序列分析
第一节 时间序列与随机过程
第三节 非平稳及长记忆时间序列ARFIMA模型
第四节 与Granger因果分析
第五节 时间序列分析的方法
第三章 时间序列的过程
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 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 及其性质
第二节 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模型对金融刻画能力比较
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
第二节 基于的金融波动分析
第三节 多分辨协整及误差校正模型
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时间序列分析：方法与应用
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iframe(src='///ns.html?id=GTM-T947SH', height='0', width='0', style='display: visibility:')张晓峒时间序列分析(1)_百度文库
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张晓峒时间序列分析(1)
南​开​大​学​张​晓​峒​时​间​序​列​分​析​第​一​章
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97时间序列分析的介绍和应用-4
我们须将一个非平稳时间序列通过d次差分，将它变为；ARIMA(p,0,0)过程表示了一个纯AR(p；3.3.模型的构建；Box-Jenkins建模的特点是：不寻找解释变；?AR(p)；?MA(q)；?ARMA(p,q)；?ARIMA(p,d,q)；模型识别的依据包括自相关函数和偏自相关函数；?自相关函数拖尾、偏自相关函数截尾，为AR序列，；MA（q）；；?自
我们须将一个非平稳时间序列通过d次差分，将它变为平稳的，然后用一个平稳的ARMA(p,q)模型作为它的生成模型，我们就说该原始时间序列是一个自回归单整移动平均（ARIMA，autoregressive integrated moving average）时间序列，记为ARIMA(p,d,q)。例如，一个ARIMA(2,1,2)时间序列在它成为平稳序列之前先得差分一次，然后用一个ARMA(2,2)模型作为它的生成模型的。当然，一个ARIMA(p,0,0)过程表示了一个纯AR(p)平稳过程；一个ARIMA(0,0,q)表示一个纯MA(q)平稳过程。 3.3. 模型的构建Box-Jenkins建模的特点是：不寻找解释变量，直接根据预测变量自身以往的表现，寻找规律，进行预测。它不以任何经济理论为基础。Box-Jenkins建模的主要思路是：研究平稳序列的建模，对于非平稳序列，先变为平稳序列再使用平稳序列的模型。将不平稳序列变为平稳的手段有差分、剔除趋势或取对数。基本模型类别包括? AR(p)? MA(q)? ARMA(p, q)? ARIMA(p, d, q)模型识别的依据包括自相关函数和偏自相关函数。自相关分析法是进行时间序列分析的有效方法，它简单易行, 较为直观，根据绘制的自相关分析图和偏自相关分析图，我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。基本判断原则如下，? 自相关函数拖尾、偏自相关函数截尾，为AR序列，p阶截尾就为AR（p）； ? 自相关函数截尾、偏自相关函数拖尾，为MA序列，q阶截尾就为MA（q）；? 自相关函数、偏自相关函数均拖尾，为ARMA序列[对ARMA模型，需要使用AIC（赤池信息准则）和SIC（施瓦茨准则)等准则进行判断] 3.4. 模型的估计和预测ARIMA模型预测的基本程序（1）根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图、以ADF单位根检验其趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别。一般来讲，经济运行的时间序列都不是平稳序列。（2）对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分、剔除趋势或取对数处理。（3）根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型。若平稳序列的偏自相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，可断定序列适合AR模型；若平稳序列的偏自相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则可断定序列适合MA模型；若平稳序列的偏自相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。同时根据信息标准AIC和SIC来协助判断阶数。（4）进行参数估计，检验是否具有统计意义。（5）进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声。（6）利用已通过检验的模型进行预测分析。 3.5 时间序列分析的总结和一些建模经验指导现代时间序列分析技术主要以Box和Jenkins提出的工作步骤为基础。简单来说Box-Jenkins时间序列分析方法涉及以下四个步骤：模型设定、模型估计、模型适用性检查和应用模型统计推断与预测。我们前面讲解的知识都是紧紧围绕这四个部分来进行的，每一类知识都是为这四个步骤中的一步或多步服务，而各类相关知识也就通过这四个步骤而串联起来。我们在这里总结了这四个步骤主要的内容和一些经常需要考虑的问题和经验，以供读者建模时参考。我们对这部分一些实际操作时特别需要注意的具体问题标了黑体字，希望读者注意。请记住，任何统计模型都是对不确定性事件的研究，时间序列模型是对随机过程中不确定性的近似，因此没有人能确定地说某一个模型就是一定正确的，但是模型的确定必须要服从一些必要的统计规律。在确定一个模型是否可用时首先要通过统计证据说服自己这个模型是可行的，并随时保持对模型错误的警惕。另外，在时间序列建模需要注意两个总的原则：1）模型的参数个数在模型满足统计推断要求的情况下应尽量少，即可达到同样统计目的的两个模型参数少的一个为佳。这是因为增加参数增加了模型估计的难度和估计的不确定性。2）大部分时间序列模型理论建立在大样本的前提上，因此时间序列模型的建模通常要求样本量足够大。保守地说，样本量小于30个产生的时间序列模型估计一般认为是不可靠的。 第一步、模型设定。对于单变量的时间序列，常用的时间序列模型有p阶自回归模型【AR（p）】、q阶移动平均模型【MA（q）】、和p阶自回归q阶移动平均模型【ARMA（p，q）】。模型设定的任务即选择一种合适的模型和阶数。进行Box-Jenkins时间序列分析最重要的前提是被研究的时间序列必须是弱稳定的。整个Box-Jenkins时间序列分析的一系列统计理论都基于弱稳定这个前提条件，对一个非弱稳定的时间序列应用针对弱稳定时间序列的理论进行统计推断是不正确的3。方法上，非弱稳定的序列自回归项含有单位根，因此可以使用单位根检验（常用的是ADF检验）来区分一个序列是否稳定。若检验发现序列不稳定，我们可通过一些技术如对序列差分来得到一个弱稳定的序列，然后再进行下一步分析。对于稳定的时间序列，模型设定要求我们对使用什么模型和模型阶数进行判断。这时我们可以使用的判断方法有两种：（1）观察自相关系数图和偏自相关系数图；（2）查看信息准则。通过对理论上ARMA模型自相关系数和偏自相关系数的推导可以发现，AR（p）模型的偏自相关系数图在p+1阶时为零；而MA（q）模型的自相关系数图在q+1阶时为零。理论上的发现为实际数据分析提供了指导。在弱稳定性前提下，我们可以使用样本估计序列的自相关系数和偏自相关系数。通过观察这两个样本系数图的显著性来确定模型类型和阶数。我们也可以通过被称之为“信息标准”的一系列准则来判断模型的阶数，这些信息准则常用的包括AIC（赤池信息准则）和SIC（施瓦茨准则)。使用不同的模型阶数，我们可以得到不同的AIC或SIC值（一般软件都直接计算给出了3需要注意的是，当对含有单位根的序列不做差分就应用平稳时间序列模型时，由于估计值是大样本超一致的（super consistency），单纯应用于点预测是允许的，但预测置信区间可无穷大，因此一般不推荐这样做。值），我们选取产生最小AIC值或SIC值的阶数作为模型阶数。在模型设定时，几个经验性的原则可供参考：1）第一步的模型设定只是提供了初步的模型设定，模型必须通过第三步的模型适用性检查。一般来说，要求模型残差呈现白噪声的形态。2）在使用两种相关系数图进行判断时，一般以AR模型为首选项，MA模型为次选项，最后再使用ARMA模型。这是因为AR模型系数估计比其他两种模型容易和精确。而且使用相关系数图对ARMA模型的阶数进行判断通常不容易。3）在使用AIC和SIC进行阶数判断时，AIC倾向于多选阶数，而SIC倾向于少选阶数，不论用那种方法都是可行的，但是最终确定的模型必须通过适用性检验。一般来说，如使用AIC进行判断，则可以观察模型系数的t值，删除一些不显著的参数，并进行适用性检验，这是因为AIC倾向多选阶数；而如果使用SIC，则应观察模型残差是否是白噪声，若不是则可尝试增加阶数，这是因为SIC倾向少选阶数致使残差互相相关。4）不论是使用相关系数进行判断，还是使用信息准则判断，都只是给出了初步判断，模型的最终确定要通过第三步的模型适用性检查。5）不论是使用相关系数进行判断，还是使用信息准则判断，都要先确定一个最大可能阶数，并使用同样长度的样本量进行估计。例如，我们希望判断一个样本{x1,…, x100}的AR模型阶数。对这个样本量为100的序列使用AIC准则判断时，我们先确定最大可能阶数为10。那么我们将使用AR（1）到AR（10）的模型去模拟序列，计算AIC值，选取最小AIC值对应的模型。但请注意，使用AR（10）的模型我们需要10个初始值（即x1,…, x10），最后估计使用的样本是后90个值（即x11,…, x100）。为保证计算AIC值时使用的样本是同一个样本，在计算AR（9）的模型时我们需要9个初始值，这时应使用x2,…, x10作为初始值，而不是使用（x1,…, x9），这么做可以保证最后对AR(9)模型估计时使用的样本仍然是相同的后90个值（即x11,…, x100）。另外，最大阶数的判断并没有确定的方法，一般来说应足够大以把模型真实阶数包含在内，因此如以上示例发现AIC选择的阶数为10的时候，应扩大最大阶数（如设为15，固定使用x15,…, x100的样本估计）重新进行AIC的计算。 第二步、模型估计。一系列时间序列ARIMA模型的估计可用条件极大似然估计法。因为目前的各种时间序列分析软件都能直接估算并给出参数估计值，本文没有就估计的情况做更详细的介绍。但我们指出一个重要结论，可以证明AR模型条件极大似然估计等价于最小二乘法（OLS）。注意这个结论的前提是样本量够大，没有足够的样本由于无法消除初始值的影响是不能得到该结论的。这也说明了为什么时间序列模型建模要求数据足够多。另外，由于MA项不能直接观察到，估计MA或ARMA的模型不能使用最小二乘法，必须使用极大似然估计法，这样相对较复杂，而且估计的不确定性较AR模型增大，因此一般推荐使用AR模型为先。 第三步、模型适用性检查。在模型参数估计出来后，我们可以就模型对数据的适用性进行一些分析检查。模型检查主要是检验模型的一些假设条件是否被满足。一般来说，最重要是检查残差是不是白噪声，这可以通过残差序列的自相关系数检验和LB统计检验（又叫Q检验）来验证。此外，还可检验残差序列是不是满足正态分布的假设，这个通过JB检验来完成。若模型适用性检验不能满足，那么我们应回到第一步，重新建立模型、估计、检验，直到找到模型通过适用性检查。 第四步、应用模型统计推断与预测。当找到通过模型适用性检验的模型后，我们可以用于统计检验和预测。预测可以通过迭代法完成，而且根据估计值的标准差还可以建立预测区间估计。 三、时间序列分析的应用我们将以上介绍的时间序列分析方法具体应用于国内增值税（1999年1月到2009年4月的月度数据）的研究分析。具体而言，以实际税收数据为例，依据时间序列模型分析顺序，逐一说明和解释数据处理、模型设定、模型估计、模型适用性检验和模型预测等步骤，以增强时间序列分析方法的实际操作性。图4显示的是增值税数据的散点图。我们可以看出我国增值税税收收入呈现包含各类专业文献、生活休闲娱乐、应用写作文书、幼儿教育、小学教育、文学作品欣赏、高等教育、专业论文、97时间序列分析的介绍和应用等内容。　
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