協整理論與波動模型︰金融時間序列分析及應用

第1章 時間序列分布
1.1 時間序列的一般模型
1.2 向量平衡時間序列‧向量自回歸模型
1.3 非平衡隨機過程與單整序列
1.4 長記憶時間序列
參考文獻
第2章 單位根檢驗
2.1 單位根過程
2.2 單整過程的極限分布
2.3 單位根檢驗
2.4 有單位根的向量自回歸過程
參考文獻
第3章 協整理論與方法
3.1 協整與誤差校正模型
3.2 單一方程協整關系的估計和檢驗
3.3 系統方程協整關系的估計和檢驗
3.4 協整系統的貝葉斯分析
3.5 向量分整序列的線性協整分析
3.6 協整系統的預測
3.7 單整時間序列的非線性變換
參考文獻
第4章 季節單整和協整
4.1 季節單整和協整及其檢驗
4.2 貝葉斯季節協整檢驗
附錄 Lagrange多項式近似定理
參考文獻
第5章 非線性協整理論
5.1 非線性協整的含義
5.2 非線性協整關系的估計和檢驗
5.3 非線性協整關系的存在性研究
5.4 基于小波神經網絡的非線性協整建模
5.5 線性協整系統誤差校正模型的非線性形式
5.6 長記憶向量時間序列的非線性協整關系
5.7 變結構協整與建模
參考文獻
第6章 ARCH模型
6.1 短記憶ARCH模型族
6.2 長記憶ARCH模型
6.3 分整增廣GARCH-M模型
6.4 面板數據的GARCH模型族
6.5 GARCH模型的若干統計性質
6.6 ARCH模型族的建模問題
6.7 ARCH模型診斷分析與變結構模型
6.8 GARCH過程對應的隨機微分方程
6.9 存在條件異方差的單位根檢驗
6.10 向量GARCH模型及建模問題
6.11 向量GARCH過程的持續性和協同持續性
6.12 時間序列條件矩的持續和協同持續性
參考文獻
第7章 隨機波動模型
7.1 基本SV模型及其統計性質
7.2 擴展SV模型
7.3 SV模型的參數估計方法
7.4 基于禁忌遺傳算法的偽極大似然估計方法與Monte Carlo研究
7.5 長記憶SV模型的估計及應用
7.6 變結構SV模型
7.7 SV過程的聚合及邊際化
7.8 SV過程的持續性和協同持續性
7.9 SV模型與GARCH模型的比較
7.10 平方根隨機自回歸波動模型
參考文獻
第8章 金融市場波動性分析
8.1 金融市場的波動特性
8.2 分形市場理論與金融波動的市場機制
8.3 分形市場中的資本資產定價研究
8.4 金融波動持續性及金融風險規避策略
8.5 具有方差持續性的資本資產定價研究
8.6 具有方差持續性的套利定價研究
8.7 VaR的波動持續性研究
參考文獻
第9章 高頻金融時間序列分析與建模
9.1 日歷效應及其計量方法
9.2 已實現波動理論
9.3 基于已實現波動的波動持續和協同持續性
9.4 已實現極差波動與已實現雙（多）冪次變差
9.5 超高頻金融時間序列的持續期模型（Ⅰ）
9.6 超高頻金融時間序列的持續期模型（Ⅱ）
參考文獻
第10章 金融時間序列分析的小波方法
10.1 離散小波變換與多分辨分析
10.2 基于小波方法的金融波動分析
10.3 基于小波方法的協整分析
10.4 多分辨持續及協同持續
10.5 基于小波方法的LMSV模型分析
參考文獻
第11章 連續時間模型及其應用
11.1 金融資產收益連續時間模型的一般分析
11.2 資產價格的拋物線跳躍擴散模型
11.3 連續時間SV模型及應用
11.4 邊疆時間資產收益變結構模型
參考文獻
附錄
附表1 DF檢驗臨界值表
附錄2 DF的t檢驗臨界值表
附錄3 似然比檢驗表
附錄4 協整回歸檢驗臨界值表
附表5 協整檢驗的臨界值響應面表
附表6 跡統計量檢驗臨界值表
附表7 λ-max檢驗臨界值表
附表8 季節單位根檢驗臨界值表
附表9 季節協整檢驗臨界值表
作者簡介