目录 1
总序 1
译者说明 1
前言 1
本书作者 1
第Ⅰ部分 资产定价 3
第1章 资产定价模型的计量经济评估 3
1.1 引言 3
1.2 检验beta定价模型的横截面回归方法 5
1.3 资产定价模型和随机贴现因子 10
1.4 广义矩方法 14
1.5 模型诊断 20
1.6 结论 25
附录 25
参考文献 26
第2章 条件beta定价模型的工具变量估计 32
2.1 引言 32
2.2 单beta模型 33
2.3 多beta模型 39
2.4 潜变量模型 40
2.5 广义矩估计 42
2.6 结束语 50
参考文献 50
3.1 引言 54
第3章 资产定价模型的半参数方法 54
3.2 广义矩方法的有关知识 55
3.3 资产定价关系及其计量经济学含义 60
3.4 各种beta定价公式的效率增益 65
3.5 总结性评论 75
参考文献 75
第Ⅱ部分 利率期限结构 81
第4章 期限结构建模 81
4.1 引言 81
4.2 期限结构数据的特征 81
4.3 期限结构模型 92
参考文献 101
4.4 结论 101
第Ⅲ部分 波动率 107
第5章 随机波动率 107
5.1 引言 107
5.2 金融市场的波动率 108
5.3 离散时间模型 122
5.4 连续时间模型 134
5.5 统计推断 145
5.6 结论 157
参考文献 158
第6章 股票价格的波动率 169
6.1 引言 169
6.2 统计问题 170
6.3 股利平滑和非平稳性 173
6.4 泡沫 176
6.5 时变贴现率 177
6.6 解释 178
6.7 结论 180
参考文献 180
第7章 波动率的GARCH模型 182
7.1 引言 182
7.2 GARCH模型 183
7.3 统计推论 194
7.4 统计特征 199
7.5 结论 202
参考文献 204
第Ⅳ部分 预测 213
第8章 预测评价与预测组合 213
8.1 单个预测的评价 214
8.2 比较多个预测的精度 218
8.3 组合预测 223
8.4 评价经济预测和金融预测的几个专题 226
8.5 总结性评论 233
参考文献 233
第9章 股票收益率的可预测成分 238
9.1 引言 238
9.2 为什么要研究可预测性 239
9.3 股票收益率的可预测性：方法论 241
9.4 功效的比较 253
9.5 结论 256
参考文献 257
第10章 用利差预测经济周期 263
10.1 引言 263
10.2 Hamilton的非线性过滤 265
10.3 实证结果 266
10.4 对货币传导机制的意义 273
10.5 结论 275
10.6 致谢 276
参考文献 276
11.1 引言 283
第Ⅴ部分 备择概率模型 283
第11章 非线性时间序列、复杂理论和金融学 283
11.2 股票收益率的非线性 291
11.3 股票收益率的长期记忆 300
11.4 非对称信息结构模型和股票收益率的典型特征 310
11.5 总结性评论 314
参考文献 314
第12章 金融数据的计数模型 324
12.1 引言 324
12.2 计数数据和持续期数据的随机过程模型 326
12.3 计数的计量经济模型 331
12.4 总结性评论 345
参考文献 346
致谢 346
第13章 稳定分布的金融应用 349
13.1 引言 349
13.2 稳定分布的基本性质 350
13.3 稳定证券组合理论 356
13.4 对数稳定期权定价 359
13.5 参数估计和实证问题 368
附录 372
致谢 373
参考文献 373
14.1 引言 380
第14章 金融模型的概率分布 380
14.2 可供选择的模型 381
14.3 在金融中的应用 388
附录A：特殊函数 402
附录B：数据资料 403
致谢 406
参考文献 406
第Ⅵ部分 专门统计方法的应用 413
第15章 金融模型中基于自助的检验 413
15.1 引言 413
15.2 各种自助法的回顾 414
15.3 自助样本生成和检验统计量问题 415
15.4 自助法在金融模型中应用的评论 418
15.5 使用交易规则选择模型的自助法 424
15.6 长期回归中的自助法 425
15.7 非线性模型的脉冲响应分析 429
15.8 结论 430
参考文献 431
第16章 主成分分析和因子分析 436
16.1 引言 436
16.2 主成分 437
16.3 基于主成分的模型 442
16.4 因子分析 444
16.5 结论 448
参考文献 448
17.1 引言 451
第17章 金融模型中的变量误差问题 451
17.2 分组法 452
17.3 两步估计法以外的其他方法 455
17.4 直接与反向回归法 457
17.5 具有测量误差的潜变量／结构方程模型与MIMIC模型 457
17.6 人工神经网络（ANN）作为MIMIC模型之外的另一种可选择方法 463
17.7 信号提取方法与合理性检验 463
17.8 定性和受限因变量模型 464
17.9 有测量误差的因子分析 464
17.10 总结 465
参考文献 465
18.1 引言 471
18.2 人工神经网络 471
第18章 人工神经网络的金融应用 471
18.3 ANN和传统统计模型的关系 474
18.4 ANN的应用和解释 478
18.5 金融应用 483
18.6 结论 486
致谢 486
参考文献 487
第19章 受限因变量模型在金融中的应用 492
19.1 引言 492
19.2 贷款歧视和违约的研究 492
19.3 债券评级和债券收益的研究 494
19.4 事件研究 495
19.5 储蓄、贷款和银行倒闭 497
19.6 其他各种应用 499
19.7 对未来研究的建议 501
参考文献 502
第Ⅶ部分 其他问题 507
第20章 期权定价模型的检验 507
20.1 引言 507
20.2 期权定价的基本原理 508
20.3 基于时间序列的期权定价模型的检验 513
20.4 隐含参数估计 523
20.5 其他分布假设下的隐含参数检验 533
20.6 总结和结论 537
参考文献 538
21.1 引言 546
第21章 比索问题：理论和实证含义 546
21.2 比索问题和预测误差 548
21.3 比索问题、资产价格与基本因素 556
21.4 风险厌恶和比索问题 563
21.5 计量经济问题 569
21.6 结论 571
参考文献 572
第22章 市场微观结构时间序列的建模 575
22.1 引言 575
22.2 简单一元价格模型 578
22.3 价格和交易的简单二元模型 583
22.4 一般设定 592
22.5 时间 596
22.6 离散性 600
22.7 非线性 601
22.8 多重机制和市场 602
22.9 总结和进一步研究的方向 606
参考文献 607
第23章 检验投资组合有效性的统计方法：一个综述 615
23.1 引言 615
23.2 包括无风险资产的有效性检验 616
23.3 不包括无风险资产的有效性检验 621
23.4 相关研究 627
参考文献 628
名词对照表 631