金融波動理論、方法及其應(yīng)用簡介，目錄書摘
2020-04-13 18:25
來源：京東
作者：京東
金融波動理論、方法及其應(yīng)用
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編輯推薦: 《金融波動理論、方法及其應(yīng)用》的內(nèi)容建立在2003年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎獲得者美國經(jīng)濟學(xué)家Engle以及國內(nèi)外著名計量經(jīng)濟學(xué)家工作的基礎(chǔ)之上，其理論部分屬波動理論中的國際前沿研究方向，其實證研究屬國內(nèi)波動性研究方向的創(chuàng)新成果，部分成果已發(fā)表在《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》、《統(tǒng)計研究》等雜志。全書共六章節(jié)，內(nèi)容包括緒論、多元GARCH模型、隨機波動模型、波動的非對稱性溢出效應(yīng)分析、波動指數(shù)理論等。本書可作為數(shù)量經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計和金融工程等領(lǐng)域研究生的教學(xué)參考書。
內(nèi)容簡介: 《金融波動理論、方法及其應(yīng)用》系統(tǒng)地論述了金融時間序列波動性模型的理論、方法和實際應(yīng)用。自20世紀(jì)80年代以來，自回歸條件異方差（ARCH）類模型、隨機波動（SV）類模型和Copula模型是廣泛應(yīng)用于金融時間序列波動性分析的三類重要模型。本書結(jié)合這三類模型實證研究了我國滬、深股市波動的本質(zhì)特征及影響因素；探討了滬、深股市與其他股市的聯(lián)動效應(yīng)；編制開發(fā)了適合我國金融市場現(xiàn)狀的波動指數(shù)（VIX），并借助Copula理論和方法建模分析了該波動指數(shù)的四個主要市場功能，驗證了該波動指數(shù)的合理性、適用性和科學(xué)性?！督鹑诓▌永碚?、方法及其應(yīng)用》可作為數(shù)量經(jīng)濟學(xué)研究人員、經(jīng)濟和金融工作者的業(yè)務(wù)參考書，亦可作為數(shù)量經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計和金融工程等領(lǐng)域研究生的教學(xué)參考書。
作者簡介: 周少甫，湖北天門人。1985年畢業(yè)于華中師范大學(xué)數(shù)學(xué)系，獲理學(xué)學(xué)士學(xué)位；1994年畢業(yè)于武漢大學(xué)數(shù)學(xué)系，獲概率統(tǒng)計專業(yè)碩士學(xué)位：2000年畢業(yè)于華中科技大學(xué)數(shù)學(xué)系，獲概率統(tǒng)計專業(yè)博士學(xué)位。現(xiàn)為華中科技大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院副教授。近五年來，在《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》、《統(tǒng)計研究》、《公共管理學(xué)報》、《中國人口資源與環(huán)境》等學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表論文十余篇；承擔(dān)國家自然科學(xué)基金項目2項，主持省部級社科基金項目1項。主要研究方向：數(shù)量經(jīng)濟學(xué)、金融計量和金融工程。
目錄:第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
l.1.1 選題背景
1.1.2 波動率的基本特性
1.1.3 我國股票市場的發(fā)展?fàn)顩r
1.1.4 研究意義
1.2 文獻綜述
1.2.1 廣義自回歸條件異方差模型和隨機波動率模型
1.2.2 波動指數(shù)的理論和Copula技術(shù)
1.3 結(jié)構(gòu)安排與主要工作
1.3.1 結(jié)構(gòu)安排
1.3.2 主要創(chuàng)新
第2章 多元GARCH模型
2.1 幾種常用的多元GARCH模型
2.1.1 多元GARCH模型
2.1.2 對角多元GARCH模型
2.1.3 BEKK模型
2.1.4 CCG-多元GARCH模型
2.1.5 DCC_多元GARCt{模型
2.2 樹結(jié)構(gòu)多元GARCH模型的貝葉斯分析
2.2.1 樹結(jié)構(gòu)多元GARCH模型及其先驗描述
2.2.2 樹結(jié)構(gòu)多元GARCH模型的貝葉斯推斷
2.2.3 貝葉斯模型平均
2.3 實證分析
2.3.1 滬、深、港三地股票市場數(shù)據(jù)的特征
2.3.2 樹結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建及實證結(jié)果
2.4 本章小結(jié)
第3章 隨機波動模型
3.1 基本波動模型及其擴展
3.1.1 基本的隨機波動模型
3.1.2 帶厚尾的隨機波動模型
3.1.3 受外生因素影響的隨機波動模型
3.1.4 門限隨機波動模型（THSV）
3.1.5 長記憶性的隨機波動模型
3.1.6 連續(xù)時間的隨機波動模型
3.2 隨機波動模型的估計
3.2.1 一般隨機波動模型的MCMC估計
3.2.2 其他估計方法
3.3 實證分析
3.3.1 上海、深圳股市指數(shù)收益的杠桿效應(yīng)
3.3.2 多元長記憶SV模型及其在滬深股市的應(yīng)用
3.4 本章小結(jié)
第4章 波動的非對稱性溢出效應(yīng)分析
4.1 ASVDJ模型介紹
4.1.1 基于ASVDJ模型的波動率估計
4.1.2 牛熊態(tài)勢劃分方法
4.1.3 模型數(shù)據(jù)來源及說明
4.2 消息沖擊對股市波動影響的實證研究
4.2.1 初始值和數(shù)據(jù)輸入
4.2.2 算法及估計結(jié)果
4.2.3 結(jié)果分析
4.2.4 ASV模型和EGARCH模型的比較
4.2.5 行為金融學(xué)解釋
4.3 GC-MSV模型介紹
4.3.1 滬深300股指期貨合約
4.3.2 GG-MSV模型估計
4.3.3 數(shù)據(jù)來源和說明
4.4 股指期貨對股市波動溢出效應(yīng)分析
4.4.1 先驗分布模型算法
4.4.2 波動溢出效應(yīng)檢驗
4.4.3 模型估計結(jié)果
4.5 本章小結(jié)
第5章 波動指數(shù)理論
5.1 VIX指數(shù)簡介
5.1.1 VIX指數(shù)的編制方式
5.1.2 VIx指數(shù)的用途
5.1.3 總結(jié)與啟示
5.2 我國波動指數(shù)編制方案
5.2.1 波動指數(shù)編制指標(biāo)選擇
5.2.2 波動指數(shù)編制方案設(shè)計
5.3 已實現(xiàn)波動率估計
5.3.1 已實現(xiàn)波動率簡介
5.3.2 已實現(xiàn)波動率的自相關(guān)修正法
5.3.3 超高頻數(shù)據(jù)的序列相關(guān)性分析
5.4 我國波動指數(shù)CV序列實證分析
5.4.1 長記憶性研究概述
5.4.2 波動指數(shù)統(tǒng)計特征分析
5.4.3 基于長記憶性建模與預(yù)測
5.4.4 波動指數(shù)序列長記憶性建模分析
5.5 本章小結(jié)
第6章 波動指數(shù)的相關(guān)性分析
6.1 波動指數(shù)的功能
6.1.1 市場情緒的評定標(biāo)準(zhǔn)
6.1.2 投資決策的參考指標(biāo)
6.2 Copula模型介紹
6.2.1 Copula函數(shù)的定義
6.2.2 Copula函數(shù)的基本性質(zhì)
6.2.3 Copula函數(shù)的分類
6.2.4 Copula函數(shù)的估計與選擇
6.3 Copula理論相關(guān)性測度及其應(yīng)用
6.3.1 Copula理論的相關(guān)性測度
6.3.2 尾部相依性與Copula函數(shù)
6.4 波動指數(shù)與股指收益同期相關(guān)性實證分析
6.4.1 數(shù)據(jù)
6.4.2 實證分析
6.4.3 模型估計結(jié)果的評價
6.4.4 波動指數(shù)預(yù)測功能評估——基于均值一方差模型
6.5 動態(tài)條件Copula模型波動指數(shù)預(yù)測功能檢驗
6.5.1 動態(tài)條件Copula理論
6.5.2 動態(tài)條件Copula模型的分類
6.5.3 動態(tài)條件Copula在金融分析上的應(yīng)用
6.5.4 波動指數(shù)與股指收益率間的相關(guān)性分析——基于動態(tài)Copula模型
6.6 本章小結(jié)
1.1 研究背景與意義
l.1.1 選題背景
1.1.2 波動率的基本特性
1.1.3 我國股票市場的發(fā)展?fàn)顩r
1.1.4 研究意義
1.2 文獻綜述
1.2.1 廣義自回歸條件異方差模型和隨機波動率模型
1.2.2 波動指數(shù)的理論和Copula技術(shù)
1.3 結(jié)構(gòu)安排與主要工作
1.3.1 結(jié)構(gòu)安排
1.3.2 主要創(chuàng)新
第2章 多元GARCH模型
2.1 幾種常用的多元GARCH模型
2.1.1 多元GARCH模型
2.1.2 對角多元GARCH模型
2.1.3 BEKK模型
2.1.4 CCG-多元GARCH模型
2.1.5 DCC_多元GARCt{模型
2.2 樹結(jié)構(gòu)多元GARCH模型的貝葉斯分析
2.2.1 樹結(jié)構(gòu)多元GARCH模型及其先驗描述
2.2.2 樹結(jié)構(gòu)多元GARCH模型的貝葉斯推斷
2.2.3 貝葉斯模型平均
2.3 實證分析
2.3.1 滬、深、港三地股票市場數(shù)據(jù)的特征
2.3.2 樹結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建及實證結(jié)果
2.4 本章小結(jié)
第3章 隨機波動模型
3.1 基本波動模型及其擴展
3.1.1 基本的隨機波動模型
3.1.2 帶厚尾的隨機波動模型
3.1.3 受外生因素影響的隨機波動模型
3.1.4 門限隨機波動模型（THSV）
3.1.5 長記憶性的隨機波動模型
3.1.6 連續(xù)時間的隨機波動模型
3.2 隨機波動模型的估計
3.2.1 一般隨機波動模型的MCMC估計
3.2.2 其他估計方法
3.3 實證分析
3.3.1 上海、深圳股市指數(shù)收益的杠桿效應(yīng)
3.3.2 多元長記憶SV模型及其在滬深股市的應(yīng)用
3.4 本章小結(jié)
第4章 波動的非對稱性溢出效應(yīng)分析
4.1 ASVDJ模型介紹
4.1.1 基于ASVDJ模型的波動率估計
4.1.2 牛熊態(tài)勢劃分方法
4.1.3 模型數(shù)據(jù)來源及說明
4.2 消息沖擊對股市波動影響的實證研究
4.2.1 初始值和數(shù)據(jù)輸入
4.2.2 算法及估計結(jié)果
4.2.3 結(jié)果分析
4.2.4 ASV模型和EGARCH模型的比較
4.2.5 行為金融學(xué)解釋
4.3 GC-MSV模型介紹
4.3.1 滬深300股指期貨合約
4.3.2 GG-MSV模型估計
4.3.3 數(shù)據(jù)來源和說明
4.4 股指期貨對股市波動溢出效應(yīng)分析
4.4.1 先驗分布模型算法
4.4.2 波動溢出效應(yīng)檢驗
4.4.3 模型估計結(jié)果
4.5 本章小結(jié)
第5章 波動指數(shù)理論
5.1 VIX指數(shù)簡介
5.1.1 VIX指數(shù)的編制方式
5.1.2 VIx指數(shù)的用途
5.1.3 總結(jié)與啟示
5.2 我國波動指數(shù)編制方案
5.2.1 波動指數(shù)編制指標(biāo)選擇
5.2.2 波動指數(shù)編制方案設(shè)計
5.3 已實現(xiàn)波動率估計
5.3.1 已實現(xiàn)波動率簡介
5.3.2 已實現(xiàn)波動率的自相關(guān)修正法
5.3.3 超高頻數(shù)據(jù)的序列相關(guān)性分析
5.4 我國波動指數(shù)CV序列實證分析
5.4.1 長記憶性研究概述
5.4.2 波動指數(shù)統(tǒng)計特征分析
5.4.3 基于長記憶性建模與預(yù)測
5.4.4 波動指數(shù)序列長記憶性建模分析
5.5 本章小結(jié)
第6章 波動指數(shù)的相關(guān)性分析
6.1 波動指數(shù)的功能
6.1.1 市場情緒的評定標(biāo)準(zhǔn)
6.1.2 投資決策的參考指標(biāo)
6.2 Copula模型介紹
6.2.1 Copula函數(shù)的定義
6.2.2 Copula函數(shù)的基本性質(zhì)
6.2.3 Copula函數(shù)的分類
6.2.4 Copula函數(shù)的估計與選擇
6.3 Copula理論相關(guān)性測度及其應(yīng)用
6.3.1 Copula理論的相關(guān)性測度
6.3.2 尾部相依性與Copula函數(shù)
6.4 波動指數(shù)與股指收益同期相關(guān)性實證分析
6.4.1 數(shù)據(jù)
6.4.2 實證分析
6.4.3 模型估計結(jié)果的評價
6.4.4 波動指數(shù)預(yù)測功能評估——基于均值一方差模型
6.5 動態(tài)條件Copula模型波動指數(shù)預(yù)測功能檢驗
6.5.1 動態(tài)條件Copula理論
6.5.2 動態(tài)條件Copula模型的分類
6.5.3 動態(tài)條件Copula在金融分析上的應(yīng)用
6.5.4 波動指數(shù)與股指收益率間的相關(guān)性分析——基于動態(tài)Copula模型
6.6 本章小結(jié)
京公網(wǎng)安備 11000002000088號
