金融波動理論、方法及其應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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周少甫 著

齣版社： 華中科技大學齣版社

ISBN：9787560982366

版次：1

商品編碼：11096671

叢書名： 華中科技大學文科學術叢書

開本：32開

齣版時間：2012-09-01

頁數：285

編輯推薦

《金融波動理論、方法及其應用》的內容建立在2003年諾貝爾經濟學奬獲得者美國經濟學傢Engle以及國內外著名計量經濟學傢工作的基礎之上，其理論部分屬波動理論中的國際前沿研究方嚮，其實證研究屬國內波動性研究方嚮的創新成果，部分成果已發錶在《數量經濟技術經濟研究》、《統計研究》等雜誌。全書共六章節，內容包括緒論、多元GARCH模型、隨機波動模型、波動的非對稱性溢齣效應分析、波動指數理論等。本書可作為數量經濟學、統計和金融工程等領域研究生的教學參考書。

內容簡介

《金融波動理論、方法及其應用》係統地論述瞭金融時間序列波動性模型的理論、方法和實際應用。自20世紀80年代以來，自迴歸條件異方差（ARCH）類模型、隨機波動（SV）類模型和Copula模型是廣泛應用於金融時間序列波動性分析的三類重要模型。本書結閤這三類模型實證研究瞭我國滬、深股市波動的本質特徵及影響因素；探討瞭滬、深股市與其他股市的聯動效應；編製開發瞭適閤我國金融市場現狀的波動指數（VIX），並藉助Copula理論和方法建模分析瞭該波動指數的四個主要市場功能，驗證瞭該波動指數的閤理性、適用性和科學性。《金融波動理論、方法及其應用》可作為數量經濟學研究人員、經濟和金融工作者的業務參考書，亦可作為數量經濟學、統計和金融工程等領域研究生的教學參考書。

作者簡介

周少甫，湖北天門人。1985年畢業於華中師範大學數學係，獲理學學士學位；1994年畢業於武漢大學數學係，獲概率統計專業碩士學位：2000年畢業於華中科技大學數學係，獲概率統計專業博士學位。現為華中科技大學經濟學院副教授。近五年來，在《數量經濟技術經濟研究》、《統計研究》、《公共管理學報》、《中國人口資源與環境》等學術刊物上發錶論文十餘篇；承擔國傢自然科學基金項目2項，主持省部級社科基金項目1項。主要研究方嚮：數量經濟學、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 我國股票市場的發展狀況
1.1.4 研究意義
1.2 文獻綜述
1.2.1 廣義自迴歸條件異方差模型和隨機波動率模型
1.2.2 波動指數的理論和Copula技術
1.3 結構安排與主要工作
1.3.1 結構安排
1.3.2 主要創新

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 樹結構多元GARCH模型的貝葉斯分析
2.2.1 樹結構多元GARCH模型及其先驗描述
2.2.2 樹結構多元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、港三地股票市場數據的特徵
2.3.2 樹結構模型構建及實證結果
2.4 本章小結

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、深圳股市指數收益的杠杆效應
3.3.2 多元長記憶SV模型及其在滬深股市的應用
3.4 本章小結

第4章 波動的非對稱性溢齣效應分析
4.1 ASVDJ模型介紹
4.1.1 基於ASVDJ模型的波動率估計
4.1.2 牛熊態勢劃分方法
4.1.3 模型數據來源及說明
4.2 消息衝擊對股市波動影響的實證研究
4.2.1 初始值和數據輸入
4.2.2 算法及估計結果
4.2.3 結果分析
4.2.4 ASV模型和EGARCH模型的比較
4.2.5 行為金融學解釋
4.3 GC-MSV模型介紹
4.3.1 滬深300股指期貨閤約
4.3.2 GG-MSV模型估計
4.3.3 數據來源和說明
4.4 股指期貨對股市波動溢齣效應分析
4.4.1 先驗分布模型算法
4.4.2 波動溢齣效應檢驗
4.4.3 模型估計結果
4.5 本章小結

第5章 波動指數理論
5.1 VIX指數簡介
5.1.1 VIX指數的編製方式
5.1.2 VIx指數的用途
5.1.3 總結與啓示
5.2 我國波動指數編製方案
5.2.1 波動指數編製指標選擇
5.2.2 波動指數編製方案設計
5.3 已實現波動率估計
5.3.1 已實現波動率簡介
5.3.2 已實現波動率的自相關修正法
5.3.3 超高頻數據的序列相關性分析
5.4 我國波動指數CV序列實證分析
5.4.1 長記憶性研究概述
5.4.2 波動指數統計特徵分析
5.4.3 基於長記憶性建模與預測
5.4.4 波動指數序列長記憶性建模分析
5.5 本章小結

第6章 波動指數的相關性分析
6.1 波動指數的功能
6.1.1 市場情緒的評定標準
6.1.2 投資決策的參考指標
6.2 Copula模型介紹
6.2.1 Copula函數的定義
6.2.2 Copula函數的基本性質
6.2.3 Copula函數的分類
6.2.4 Copula函數的估計與選擇
6.3 Copula理論相關性測度及其應用
6.3.1 Copula理論的相關性測度
6.3.2 尾部相依性與Copula函數
6.4 波動指數與股指收益同期相關性實證分析
6.4.1 數據
6.4.2 實證分析
6.4.3 模型估計結果的評價
6.4.4 波動指數預測功能評估——基於均值一方差模型
6.5 動態條件Copula模型波動指數預測功能檢驗
6.5.1 動態條件Copula理論
6.5.2 動態條件Copula模型的分類
6.5.3 動態條件Copula在金融分析上的應用
6.5.4 波動指數與股指收益率間的相關性分析——基於動態Copula模型
6.6 本章小結

前言/序言

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