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原标题:应数学与音信科学高校约请,作译者介绍

浏览次数:199 时间:2019-10-08

五月十三日清晨,应数学与信息科学高校约请,北京药科高校博士生导师薛留根和程维虎在数学南楼103室分别作了题为“纵向数据下局地线性模型的广义经验似然揣测”和“基于次序计算量的总括估测计算理论与措施”的学术报告。高校相关专门的学受业导师生参加聆听了此番讲座。报告会由副参谋长庞善起老总。

《金融时间系列解析:第3版》
主干音信
原书名:Analysis of Financial Time Series Third Edition
作者: (美)蔡瑞胸(Tsay, R. S.) [作译者介绍]
译者: 王远林 王辉 潘家柱
文库名: 图灵数学.总括学丛书
出版社:人民邮政和邮电通讯出版社
ISBN:9787115287625
上架时间:二零一一-8-20
出版日期:二零一一 年二月
开本:16开
页码:1
版次:1-1
所属分类: 数学
图片 1

薛留根首先介绍了大面积的现代总计模型和错综相连数据,珍视呈报了纵向数据下一些线性模型的猜测难点,基于贰次猜测函数和经历似然方法给出了参数分量和非参数分量的评估价值及其大样性格质,并因此总结模拟和事实上数据注脚了经历似然方法的优势。

越来越多关于 》》》《经济时间体系解析:第3版》
内容简单介绍
书籍
数学书籍
  《金融时间系列深入分析:第3版》周全阐释了金融时间系列,并主要介绍了经济时间连串理论和办法的方今商量热门和一些最新探讨成果,越发是高风险值总结、高频数据分析、随机波动率建立模型和马尔可夫链蒙特卡罗方法等方面。其余,本书还系统解说了金融计量经济模型及其在经济时间系列数据和建立模型中的应用,全数模型和办法的运用均运用实际经济数据,并交给了所用应用程式的授命。较之第2 版,本版不止更新了上一版中使用的多寡,何况还交到了r 命令和实例,进而使其变为理解首要总计方法和才能的奠基石。
  《金融时间系列深入分析:第3版》可看做时间类别剖析的教材,也适用于商学、文学、数学和总计学专门的学问对金融的计量管管理学感兴趣的高年级本科生和博士,同期,也可作为商业、金融、有限支撑等世界职业人员的参照用书。
目录
《金融时间类别深入分析:第3版》
第1章  金融时间系列及其特色  1
1.1  资金财产收益率  2
1.2  报酬率的布满性质  6
1.2.1  总计遍布及其矩的回看  6
1.2.2  收益率的遍及  13
1.2.3  多元回报率  16
1.2.4  收益率的似然函数  17
1.2.5  报酬率的经历性质  17
1.3  别的进程  19
附录r  程序包  21
练习题  23
参考文献  24
第2章  线性时间连串深入分析及其应用  25
2.1  平稳性  25
2.2  相关周到和自有关函数  26
2.3  白噪声和线性时间连串  31
2.4  轻易的自回归模型  32
2.4.1  ar模型的天性  33
2.4.2  实际中哪些识别ar模型  40
2.4.3  拟合优度  46
2.4.4  预测  47
2.5  简单滑动平均模型  50
2.5.1  ma模型的习性  51
2.5.2  识别ma的阶  52
2.5.3  估计  53
2.5.4  用ma模型预测  54
2.6  简单的arma模型  55
2.6.1  arma(1,1)模型的习性  56
2.6.2  一般的arma模型  57
2.6.3  识别arma模型  58
2.6.4  用arma模型进行预测  60
2.6.5  arma模型的三种表示  60
2.7  单位根非平稳性  62
2.7.1  随机游动  62
2.7.2  带漂移的妄动游动  64
2.7.3  带趋势项的时间类别  65
2.7.4  日常的单位根非平稳模型  66
2.7.5  单位根核准  66
2.8  季节模型  71
2.8.1  季节性差区别  72
2.8.2  多种季节性模型  73
2.9  带时间种类误差的回归模型  78
2.10  协方差矩阵的相合预计  85
2.11  长纪念模型  88
附录  一些sca  的命令  90
练习题  90
参照他事他说加以考察文献  92
第3章  条件异方差模型  94
3.1  波动率的特点  95
3.2  模型的布局  95
3.3  建模  97
3.4  arch模型  99
3.4.1  arch模型的性质  100
3.4.2  arch模型的劣点  102
3.4.3  arch模型的树立  102
3.4.4  一些例子  106
3.5  garch模型  113
3.5.1  实例证实  115
3.5.2  预测的评估  120
3.5.3  两步估量方法  121
3.6  求和garch模型  121
3.7  garch-m模型  122
3.8  指数garch模型  123
3.8.1  模型的另一种格局  125
3.8.2  实例证实  125
3.8.3  另三个例证  126
3.8.4  用egarch模型进行前瞻  128
3.9  门限garch模型  129
3.10  charma模型  130
3.11  随机周全的自回归模型  132
3.12  随机波动率模型  133
3.13  长纪念随机波动率模型  133
3.14  应用  135
3.15  别的措施  138
3.15.1  高频数据的施用  138
3.15.2  日开盘价、最高价、最低价和收盘价的选用  141
3.16  garch模型的峰度  143
附录  波动率模型预计中的一些rats  程序  144
练习题  146
参照他事他说加以考察文献  148
第4章  非线性模型及其使用  151
4.1  非线性模型  152
4.1.1  双线性模型  153
4.1.2  门限自回归模型  154
4.1.3  平滑转移ar(star)模型  158
4.1.4  马尔可夫转变模型  160
4.1.5  非参数方法  162
4.1.6  函数周详ar  模型  170
4.1.7  非线性可加ar  模型  170
4.1.8  非线性状态空间模型  171
4.1.9  神经互联网  171
4.2  非线性核准  176
4.2.1  非参数核算  176
4.2.2  参数核查  179
4.2.3  应用  182
4.3  建模  183
4.4  预测  184
4.4.1  参数自助法  184
4.4.2  预测的评估  184
4.5  应用  186
附录a  一些关于非线性波动率模型的rats  程序  190
附录b  神经网络的s-plus  命令  191
练习题  191
参谋文献  193
第5章  高频数据解析与市情微观结构  196
5.1  非同步交易  196
5.2  购销报价格差别  200
5.3  交易数据的经历特征  201
5.4  价格变化模型  207
5.4.1  顺序可能率值模型  207
5.4.2  分解模型  210
5.5  持续期模型  214
5.5.1  acd模型  216
5.5.2  模拟  218
5.5.3  估计  219
5.6  非线性持续期模型  224
5.7  价格变化和持续期的二元模型  225
5.8  应用  229
附录a  一些可能率布满的追思  234
附录b  危急率函数  237
附录c  对持续期模型的某个rats
程序  238
练习题  239
参谋文献  241
第6章  延续时间模型及其使用  243
6.1  期权  244
6.2  一些三番两次时间的任意进度  244
6.2.1  维纳进度  244
6.2.2  广义维纳进程  246
6.2.3  伊藤进度  247
6.3  伊藤引理  247
6.3.1  微分回看  247
6.3.2  随机微分  248
6.3.3  四个应用  249
6.3.4  1和?的估计  250
6.4  股价与对数收益率的布满  251
6.5  b-s微分方程的演绎  253
6.6  b-s定价公式  254
6.6.1  风险中性世界  254
6.6.2  公式  255
6.6.3  欧式期货合作选择权的下界  257
6.6.4  讨论  258
6.7  伊藤引理的强大  261
6.8  随机积分  262
6.9  跳跃扩散模型  263
6.10  三番五次时间模型的预计  269
附录a  b-s  公式积分  270
附录b  标准正态概率的切近  271
练习题  271
参谋文献  272
第7章  极值理论、分位数估量与危机值  274
7.1  风险值  275
7.2  风险衡量制  276
7.2.1  讨论  279
7.2.2  四个头寸  279
7.2.3  预期损失  280
7.3  var  计算的计量经济方法  280
7.3.1  多少个周期  283
7.3.2  在口径正态布满下的意料损失  285
7.4  分位数推断  285
7.4.1  分位数与次序总计量  285
7.4.2  分位数回归  287
7.5  极值理论  288
7.5.1  极值理论的想起  288
7.5.2  经验估摸  290
7.5.3  对期货(Futures)收益率的利用  293
7.6  var  的极值方法  297
7.6.1  讨论  300
7.6.2  多期var  301
7.6.3  收益率水平  302
7.7  基于极值理论的贰个新点子  302
7.7.1  总括理论  303
7.7.2  超过定额均值函数  305
7.7.3  极值建立模型的贰个新措施  306
7.7.4  基于新点子的var总计  308
7.7.5  参数化的别样艺术  309
7.7.6  解释变量的使用  312
7.7.7  模型核准  313
7.7.8  说明  314
7.8  极值指数  318
7.8.1  d(un)条件  319
7.8.2  极值指数的价值评估  321
7.8.3  平稳时间连串的高危害值  323
练习题  324
参照他事他说加以考察文献  326
第8章  多元时间种类深入分析及其使用  328
8.1  弱平稳与接力{相关矩阵  328
8.1.1  交叉{相关矩阵  329
8.1.2  线性相依性  330
8.1.3  样本交叉{相关矩阵  331
8.1.4  多元混成核准  335
8.2  向量自回归模型  336
8.2.1  简化方式和结构方式  337
8.2.2  var(1)模型的平稳性条件和矩  339
8.2.3  向量ar(p)模型  340
8.2.4  构建三个var(p)模型  342
8.2.5  脉冲响应函数  349
8.3  向量滑动平均模型  354
8.4  向量arma模型  357
8.5  单位根非平稳性与协整  362
8.6  协整var模型  366
8.6.1  分明性函数的具体化  368
8.6.2  最大似然估量  368
8.6.3  协整查验  369
8.6.4  协整var模型的前瞻  370
8.6.5  例子  370
8.7  门限协整与套期图利  375
8.7.1  多元门限模型  376
8.7.2  数据  377
8.7.3  估计  377
8.8  配对贸易  379
8.8.1  理论框架  379
8.8.2  交易战略  380
8.8.3  简单例子  380
附录a  向量与矩阵的追忆  385
附录b  多元日态布满  389
附录c  一些sca命令  390
练习题  391
参照他事他说加以考察文献  393
第9章  主成分解析和因子模型  395
9.1  因子模型  395
9.2  宏观经济因子模型  397
9.2.1  单因子模型  397
9.2.2  多因子模型  401
9.3  基本面因子模型  403
9.3.1  barra因子模型  403
9.3.2  fama-french方法  408
9.4  主成分解析  408
9.4.1  pca理论  408
9.4.2  经验的pca  410
9.5  总计因子深入分析  413
9.5.1  估计  414
9.5.2  因子旋转  415
9.5.3  应用  416
9.6  渐近主成分剖判  420
9.6.1  因子个数的挑三拣四  421
9.6.2  例子  422
练习题  424
参谋文献  425
第10章  多元波动率模型及其应用  426
10.1  指数加权臆想  427
10.2  多元garch模型  429
10.2.1  对角vec模型  430
10.2.2  bekk模型  432
10.3  重新参数化  435
10.3.1  相关周全的采取  435
10.3.2  cholesky  分解  436
10.4  二元报酬率的garch模型  439
10.4.1  常相关模型  439
10.4.2  时变相关模型  442
10.4.3  动态相关模型  446
10.5  越来越高维的波动率模型  452
10.6  因子波动率模型  457
10.7  应用  459
10.8  多元t  分布  461
附录对推断的局地注脚  462
练习题  466
参谋文献  467
第11章  状态空间模型和Carl曼滤波  469
11.1  局地趋势模型  469
11.1.1  计算测算  472
11.1.2  卡尔曼滤波  473
11.1.3  预测基值误差的性子  475
11.1.4  状态平滑  476
11.1.5  缺失值  480
11.1.6  初叶化效应  480
11.1.7  估计  481
11.1.8  所用的s-plus命令  482
11.2  线性状态空间模型  485
11.3  模型调换  486
11.3.1  带时变周到的capm  487
11.3.2  arma模型  489
11.3.3  线性回归模型  495
11.3.4  带arma基值误差的线性回归模型  496
11.3.5  纯量不可观测项模型  497
11.4  Carl曼滤波和平滑  499
11.4.1  Carl曼滤波  499
11.4.2  状态测度基值误差和展望测量误差  501
11.4.3  状态平滑  502
11.4.4  扰动平滑  504
11.5  缺失值  506
11.6  预测  507
11.7  应用  508
练习题  515
参谋文献  516
第12章  马尔可夫链蒙特卡罗方法及其应用  517
12.1  马尔可夫链模拟  517
12.2  gibbs抽样  518
12.3  贝叶斯揣度  520
12.3.1  后验分布  520
12.3.2  共轭先验布满  521
12.4  其余算法  524
12.4.1  metropolis算法  524
12.4.2  metropolis-hasting算法  525
12.4.3  格子gibbs抽样  525
12.5  带时间类别截断误差的线性回归  526
12.6  缺点和失误值和特别值  530
12.6.1  缺失值  531
12.6.2  格外值的辨认  532
12.7  随机波动率模型  537
12.7.1  一元模型的猜测  537
12.7.2  多元随机波动率模型  542
12.8  估计随机波动率模型的新情势  549
12.9  马尔可夫转变模型  556
12.10  预测  563
12.11  别的应用  564
练习题  564
参谋文献  565
索引  568  

程维虎介绍了样本次序总结量及其布满、次序总计量矩的测算、次序总结量之差矩的总计,详细批注了两种基于次序总计量的总结测算理论和措施,商讨了计算量的质量,最终交给几类非常布满的依赖样此次序总结量的总体布满的总计测算新点子。

本图书音讯来源:华夏互相出版网

(数学与音讯科学大学 刘娟芳)

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关键词:

上一篇:主要从事光电功能材料与器件物理研究,中科院

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