Finite Mixture and Markov Switching Models pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Sylvia Frühwirth-Schnatter

出品人:

页数:494

译者:

出版时间:2006-8-8

价格:USD 179.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387329093

丛书系列:

图书标签:

统计学
统计建模
混合模型
马尔可夫转换模型
时间序列分析
计量经济学
金融建模
贝叶斯统计
EM算法
聚类分析
隐马尔可夫模型

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具体描述

The past decade has seen powerful new computational tools for modeling which combine a Bayesian approach with recent Monte simulation techniques based on Markov chains. This book is the first to offer a systematic presentation of the Bayesian perspective of finite mixture modelling. The book is designed to show finite mixture and Markov switching models are formulated, what structures they imply on the data, their potential uses, and how they are estimated. Presenting its concepts informally without sacrificing mathematical correctness, it will serve a wide readership including statisticians as well as biologists, economists, engineers, financial and market researchers.

好的，这是一份关于金融时间序列分析的图书简介，内容不涉及您提到的特定书籍，但专注于相关领域的核心概念和应用，力求内容详实且自然流畅。 --- 书名：金融时间序列的建模、预测与应用：基于先进计量方法的实践指南图书简介本书深入探讨了现代金融时间序列分析的核心理论、建模技术与实证应用。在瞬息万变的金融市场中，理解资产价格、波动率以及相关性的动态演变机制至关重要。本书旨在为计量经济学、金融工程、风险管理以及量化投资领域的专业人士和高级学生提供一套全面且实用的分析框架。我们首先回顾了金融时间序列的基本特性，包括均值回归、波动率聚集（Volatility Clustering）以及残差的非正态性。在此基础上，本书系统地介绍了用于刻画这些特性的经典线性模型，如自回归（AR）、移动平均（MA）及其组合的ARMA模型，以及更具灵活性的广义自回归条件异方差（GARCH）族模型。我们详尽地阐述了GARCH、EGARCH、GJR-GARCH等模型的数学结构、参数估计方法（最大似然估计法及其稳健性考量），并展示了如何在实际数据中检验模型的拟合优度与预测能力。随着金融市场复杂性的增加，对更精细化建模的需求日益迫切。本书紧接着将重点放在如何捕捉市场状态的潜在转换以及非线性动态。我们详细介绍了状态空间模型（State-Space Models）的理论基础，包括其在处理观测数据中潜在结构性变化方面的强大能力。通过卡尔曼滤波（Kalman Filtering）和粒子滤波（Particle Filtering）等工具，读者将学习如何估计不可观测的系统状态，并将其应用于资产定价、信号提取等领域。非线性建模的拓展市场行为常常表现出明显的非线性特征，例如回报率分布的尖峰厚尾现象以及市场在不同“状态”下的不同行为模式。本书为解决这些问题提供了多种先进工具。我们深入探讨了非线性时间序列模型的构造原理，重点关注那些能够捕捉市场“状态切换”特性的方法。对于描述波动率在不同阶段的显著差异，我们介绍了随机波动率模型（Stochastic Volatility Models, SV）。与参数化的GARCH模型不同，SV模型将波动率视为一个不可观测的随机过程，这在理论上更具吸引力，并且在处理极端事件时表现出更强的稳健性。本书将详细比较SV模型与GARCH模型的优劣，并提供基于MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）等现代贝叶斯方法的估计技术。此外，对于描述市场微观结构或宏观经济周期性变化的建模需求，我们引入了隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMM）的变体，专门用于金融数据的分析。这些模型允许我们假设资产收益或波动率遵循一个或多个潜在的、不可直接观测的“状态”，这些状态之间以一定的概率进行转换。通过对这些模型的应用，我们可以识别出“牛市”、“熊市”或“高波动期”等市场状态，并预测未来状态的演变，这对于制定基于状态的交易策略和风险预算至关重要。风险管理与量化投资中的应用本书的核心价值在于将理论模型与实际的金融应用紧密结合。我们探讨了如何利用构建的计量模型来量化和管理金融风险。关键内容包括： 1. 价值在险（VaR）与预期亏损（ES）的估计：如何利用GARCH族模型和基于历史模拟法的扩展来计算不同置信水平下的风险度量，并重点讨论了ES的优势及其在压力测试中的应用。 2. 波动率与协方差矩阵的预测：对于多资产投资组合管理，准确预测未来协方差矩阵是至关重要的。本书介绍了动态协方差模型（DCC-GARCH）以及正交GARCH（Orthogonal GARCH）等前沿技术，用于捕捉资产间动态关联性的变化。 3. 高频数据分析简介：针对高频交易和微观结构研究，我们简要介绍了如何利用高频数据估计真实波动率（Realized Volatility），并讨论了由此带来的建模挑战与机遇。计量方法论的实践本书不仅关注模型本身，也强调了稳健的计量方法。在参数估计部分，除了标准的数值优化外，我们还讨论了准最大似然估计（Quasi-Maximum Likelihood Estimation, QMLE）在处理非正态残差时的稳健性，以及如何进行恰当的显著性检验。对于复杂模型的后估计分析，如预测区间构建和模型诊断，本书提供了详细的步骤和软件实现思路（侧重于R和Python环境下的主要库应用）。通过本书的学习，读者将能够系统地掌握从经典到前沿的金融时间序列分析工具箱，具备对复杂金融现象进行严谨建模、准确预测并有效指导风险管理和投资决策的能力。本书旨在成为一本内容详实、注重实践，并且能够经受住金融领域快速发展的检验的参考手册。