Handbook of Financial Time Series pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K

作者:Krei??, Jens-Peter 编

出品人:

页数:1050

译者:

出版时间:2009-4-1

价格:GBP 249.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540712961

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数学
• finance
• 金融时间序列
• 时间序列分析
• 金融工程
• 计量经济学
• 风险管理
• 投资组合
• 统计建模
• Python
• R
• 金融建模

现代金融数据分析：从理论基石到前沿实践 本书旨在为金融领域的研究人员、量化分析师以及对金融市场复杂性有浓厚兴趣的专业人士提供一本全面而深入的现代金融数据分析指南。它专注于构建一个坚实的理论框架，并辅以最先进的实证方法论，以揭示和理解金融时间序列数据内在的动态结构和潜在的驱动因素。 第一部分：金融时间序列的基础与计量经济学视角 本部分奠定了分析金融数据的基础，从核心概念和工具入手，逐步过渡到专门用于处理金融现象的计量经济学模型。 第一章：金融数据的特性与挑战 本章首先细致考察了金融时间序列数据的固有特征，包括非平稳性、高波动性聚集（Volatility Clustering）、肥尾现象（Heavy Tails）、结构性断点（Structural Breaks）以及高频数据的微观结构。我们将探讨为何传统的统计模型在应用于金融数据时常常失效，并强调理解这些特性的重要性——它们是构建有效预测和风险管理模型的前提。通过实际案例引入对收益率、波动率和交易量数据的初步探索性分析。 第二章：平稳性、协整与单位根检验 金融时间序列分析的核心在于处理非平稳性。本章系统回顾了平稳性的严格定义，并详细介绍了检验时间序列是否具有单位根（Unit Root）的经典方法，如迪基-福勒（Dickey-Fuller）检验及其增强版本（ADF、PP检验）。随后，我们将深入探讨协整理论（Cointegration），解释在多个非平稳变量之间可能存在的长期均衡关系。我们将着重介绍恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法以及更稳健的约翰森（Johansen）检验，这些工具对于理解资产价格、利率和汇率之间的长期互动至关重要。 第三章：自回归移动平均（ARMA）与广义自回归条件异方差（GARCH）模型 本章聚焦于刻画金融数据序列依赖性的经典工具。首先，我们将详尽阐述自回归（AR）、移动平均（MA）以及它们的组合模型（ARMA/ARIMA），包括定阶方法（ACF与PACF图）和参数估计的原理。随后，本书的核心将转向波动率建模。我们彻底解析了广义自回归条件异方差（GARCH）模型的结构，包括标准GARCH、非对称GARCH（如EGARCH、TGARCH），用以捕捉金融市场中“坏新闻”比“好新闻”引发更大波动的现象。本章将提供详尽的模型的识别、估计与诊断流程。 第二部分：高阶依赖性与市场微观结构建模 金融市场的复杂性往往超出了标准线性模型的范畴。本部分旨在引入更精细的模型来捕捉波动率的持久性、非对称性和高频数据的复杂性。 第四章：随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV） 与GARCH模型的参数化波动率不同，随机波动率模型将波动率本身视为一个不可观测的随机过程。本章详细介绍了SV模型的理论基础，探讨了其与GARCH模型的理论联系与差异。由于SV模型的直接最大似然估计存在困难，我们将重点介绍基于卡尔曼滤波（Kalman Filtering）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的估计技术，这些现代贝叶斯方法为处理潜变量模型提供了强大的解决方案。 第五章：长程依赖性与分形分析 金融市场的波动率和相关性往往表现出比标准GARCH模型所能描述的更强的持久性。本章引入了长程依赖性（Long-Range Dependence, LRD）的概念，重点阐述了分数差分ARMA（Fractionally Integrated ARMA, FARIMA）模型，以及长程记忆GARCH（如FIGARCH）模型，用以更准确地模拟波动率的衰减速度。此外，我们还将探索分形时间序列分析，如赫斯特指数（Hurst Exponent）的应用，来量化市场记忆的强度。 第六章：多变量模型与波动率溢出效应 在多资产投资组合和风险管理中，理解资产之间的动态关系至关重要。本章转向多变量时间序列分析。我们将系统介绍多元GARCH（MGARCH）模型族，包括VEC、BEKK以及动态条件相关性（DCC）模型。重点分析了波动率溢出效应（Volatility Spillovers）的量化与检验，即一个市场的冲击如何迅速传播到其他相关市场。这些模型是构建有效对冲策略和系统性风险评估的关键工具。 第三部分：极值理论、风险度量与模型选择 本部分侧重于金融分析的“尾部”问题——风险管理和极端事件的概率估计，以及在众多模型中进行科学选择的方法论。 第七章：金融时间序列的极值理论（Extreme Value Theory, EVT） 标准统计方法在估计尾部风险时通常表现不佳，因为它们依赖于正态分布或t分布的假设。本章全面介绍了极值理论（EVT），这是处理市场崩溃和极端损失的黄金标准。我们将区分基于块极大值（Block Maxima, BM）的Fisher-Tippett-Gnedenko定理以及基于极值上行（Peaks Over Threshold, POT）方法的Pickands-Bale-de Haan定理。重点讲解了广义帕累托分布（Generalized Pareto Distribution, GPD）的参数估计及其在计算风险值（VaR）和预期亏损（Expected Shortfall, ES）中的应用。 第八章：风险度量、资本配置与监管前沿 本章将理论模型应用于实际的风险管理。我们不仅比较了基于历史模拟、参数模型（如GARCH-VaR）和EVT的VaR计算方法的优劣，更深入探讨了条件风险价值（Conditional VaR, CVaR）或ES作为更优风险度量标准的优势。同时，结合巴塞尔协议等金融监管框架，讨论了如何利用时间序列模型的结果来确定银行和金融机构所需持有的监管资本。 第九章：模型诊断、预测与信息准则 构建模型的最后一步是严格的诊断和评估。本章详细阐述了残差序列的白噪声检验、异方差性检验（如ARCH-LM检验）的原理与实施。在预测方面，我们对比了点预测与区间预测的准确性，并讨论了预测区间（Prediction Intervals）的构建方法，特别是如何将波动率预测纳入预测区间。最后，本章提供了模型选择的科学方法，如赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）以及一致性检验，确保所选模型在统计上是最优的。 第四部分：前沿方法：高频数据与机器学习的交汇 本部分探讨了处理现代金融市场中海量、快速生成的高频数据的最新方法，以及如何利用机器学习技术增强传统时间序列分析的能力。 第十章：高频数据与市场微观结构 金融市场数据不再是简单的日频或周频。本章专注于处理分钟级乃至秒级数据带来的挑战，如报价填充（Quote Stuffing）和成交不对称性。我们将介绍真实到达率（True Arrival Price）的概念，并探讨如何使用高频数据来估计真实（潜藏）的市场波动率，例如使用高频成交的平方和、最优估计器（Optimal Realized Volatility Estimator）以及使用跳跃-扩散模型来分离连续波动和离散跳跃事件。 第十一章：非参数估计与平滑技术 面对非参数的依赖结构，本章引入了核估计（Kernel Estimation）技术，用于估计条件密度函数和条件均值函数，以灵活地捕捉市场非线性关系，而无需预设特定的函数形式。我们将讨论核函数（如高斯核、Epanechnikov核）的选择及其对带宽（Bandwidth）选择的敏感性。 第十二章：时间序列预测中的机器学习方法 本章探讨了如何将强大的非线性建模能力引入金融时间序列分析。我们将介绍循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在处理序列依赖性方面的优势。重点讨论了如何将这些深度学习模型与经典的时间序列特征工程相结合，以提高波动率和收益率的短期预测精度，并讨论过度拟合的风险管理。 --- 本书的特点在于其方法的深度、广度和严谨的实证导向。它不仅仅是工具箱的介绍，更致力于培养读者对金融市场数据生成机制的深刻洞察力，从而能够为复杂的金融决策提供坚实的数据基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

好书！买来当字典最好了

评分☆☆☆☆☆

好书好书！

评分☆☆☆☆☆

好书！买来当字典最好了

评分☆☆☆☆☆

好书好书！

评分☆☆☆☆☆

好书！买来当字典最好了