金融时间序列的经济计量学模型PDF电子书下载

从书总序 汪良忠 1

中文版序言 谢衷洁 1

作者中文版序言 特伦斯·C·米尔斯 1

本书简介 1

第二版序言 1

1 引言 1

2 单变量线性随机模型：基本概念 9

2.1 随机过程、遍历性和平稳性 9

2.2 随机差分方程 12

2.3 ARMA 过程 14

2.4 线性随机过程 31

2.5 ARMA 模型的建立 31

2.6 非平稳过程和 ARIMA 模型 41

2.7 ARIMA 模型的建立 52

2.8 利用 ARIMA 模型预测 57

3 单变量线性随机模型：深入课题 67

3.1 确定时间序列的积分次 68

3.2 分解时间序列：不可见成分模型和信号提取 108

3.3 持久性和趋势回归的测量 116

3.4 非整数次积分和长久记忆过程 123

4 单变量非线性随机模型 131

4.1 鞅、随机漫步和非线性 131

4.2 检验随机漫步假设 133

4.3 随机波动率 135

4.4 ARCH 过程 141

4.5 其他非线性单变量模型 164

4.6 非线性检验 182

5 拟合收益率分布 189

5.1 三个收益率序列的描述性分析 189

5.2 收益率分布的两个模型 190

5.3 确定一个收益率分布的尾部形状 196

5.4 尾部指数的经验证据 200

5.5 检验协方差平稳性 204

5.6 拟合收益率分布的中央部分 208

5.7 偏度和峰度的数据解析拟合 209

5.8 收益率绝对值的分布性质 212

5.9 总结和深入延伸 214

6 非积分金融时间序列的回归方法 217

6.1 回归模型 218

6.2 均值 ARCH 回归模型 231

6.3 建模错误检验 234

6.4 稳健估计 245

6.5 多变量线性回归模型 248

6.6 向量自回归 251

6.7 方差分解、新生量解释和结构性 VAR 258

6.8 向量 ARMA 模型 262

7 积分金融时间序列的回归方法 267

7.1 伪回归 267

7.2 协积分过程 275

7.3 检验回归中的协积分 283

7.4 估计协积分回归 289

7.5 含积分变量的 VAR 294

7.6 VECM 的因果检验 315

7.7 完全修正的 VAR 估计 316

7.8 非平稳 VAR 的刺激反应渐近理论 320

8 积分金融时间序列分析的深入课题 325

8.1 检验单个长期关系 325

8.2 共同趋势和周期 330

8.3 估计 VECM 的永久和暂时成分 335

8.4 现时价值模型、额外波动率和协积分 340

8.5 协积分和误差修正模型的推广和延伸 355

数据附录 361

参考书目 363

索引 387

译者后记 411