第1章 引言 1
1.1 计量经济模型简述 1
1.2 非参数估计方法简介 3
参考文献 6
第2章 非参数密度估计及其应用 7
2.1 非参数密度估计简介 7
2.2 非参数密度估计的基本性质与光滑参数的选取 12
2.2.1 非参数核密度估计的基本统计性质 12
2.2.2 光滑参数的选取 15
2.2.3 密度函数导函数的估计与光滑参数选取的DPI方法 16
2.2.4 核函数的选取与光滑参数 18
2.3 线性回归模型误差分布的非参数核密度估计 20
2.4 非参数密度估计对金融资产收益率分布估计的探索 23
2.5 Copula方法简介 27
2.6 分析资产组合相依结构的非参数核密度估计——ML两步法 36
2.7 中国A股市场相关结构的实证研究 41
参考文献 48
第2章附录 52
第3章 非参数回归及其相关问题 59
3.1 非参数回归模型简介 59
3.2 非参数回归函数N-W核估计 62
3.3 核函数估计的基本性质 64
3.4 其他非参数回归估计方法 66
3.5 光滑参数的选择及其相关问题 75
3.5.1 选择光滑参数的标准 76
3.5.2 选择光滑参数的方法 78
3.5.3 相关问题的讨论 84
3.6 非参数回归估计在经济计量模型分析中的应用 86
参考文献 96
第3章附录 100
第4章 金融时间序列分析的非参数估计技术 102
4.1 引言 102
4.2 混合样本序列的非参数密度函数估计 104
4.3 金融资产收益率波动性的非参数函数估计 105
4.3.1 波动性的核回归函数估计 106
4.3.2 波动性的局部多项式估计 110
4.3.3 金融资产收益率波动性非参数函数估计的实证分析 113
4.4 金融时间序列的非参数技术 117
4.4.1 非参数GARCH模型 118
4.4.2 非参数ACD模型 128
参考文献 141
第4章附录 146
附录 常用概率核密度函数及其函数值表 155
后记 157