金融時(shí)間序列的經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)模型：第二版

定　價(jià)：￥58.00

作　者：	（英）特倫斯·C.米爾斯（Terence C.Mills）著；俞卓菁譯
出版社：	經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	金泉文庫數(shù)理金融方法與建模譯叢
標(biāo)　簽：	金融學(xué)

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ISBN：	9787505827813	出版時(shí)間：	2002-07-01	包裝：	簡裝本
開本：	24cm	頁數(shù)：	412	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是特倫斯·米爾斯（TerenceMills）的暢銷研究生教科書《金融時(shí)間序列的經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)模型》的第二版，此書已經(jīng)過大量修改和更新。這本教科書詳盡地分析了現(xiàn)今應(yīng)用于金融市場經(jīng)驗(yàn)分析的各種模型。書中涵括債券、股票和外匯市場，面向的讀者是希望了解最新研究技術(shù)和發(fā)現(xiàn)的學(xué)者和從業(yè)人員，以及希望深入研究金融市場的研究生。第二版包括許多在最近6年發(fā)展起來的新內(nèi)容，并且更深入地分析了兩個(gè)關(guān)鍵而且相關(guān)的領(lǐng)域：積分過程（IntegratedProcess）理論和協(xié)積分（Cointegration）理論。新添的內(nèi)容討論了資產(chǎn)收益率的分布性質(zhì)，以及對(duì)含積分變量（IntegratedVariable）及（可能含）協(xié)積分變量（Cointegrat-edVariable）的向量自回歸（VectorAutoregression）的分析和解釋的最新創(chuàng)新技術(shù)。特倫斯·米爾斯是拉夫伯勒大學(xué)（LoughboroughUniversity）的經(jīng)濟(jì)學(xué)教授。他在沃里克大學(xué)（UniversityofWarwick）獲得博士學(xué)位，曾在里茲大學(xué)（UniversityofLeeds）講學(xué)，并在城市大學(xué)商學(xué)院（CityUniversi-tyBusinessSchool）和赫爾大學(xué)（UniversityofHull）擔(dān)任教授。他發(fā)表了一百多篇文獻(xiàn)，其中包括在《美國經(jīng)濟(jì)評(píng)論》（AmericanEcononicRe-view）、《經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)雜志》（JournalofEconometrics）和《應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)雜志》（JournalofAppliedEconometrics）中的文章。數(shù)據(jù)附錄可在下列網(wǎng)址找到：http：／／www．lboro．a(chǎn)c.uk／departments／ce／cup／。

作者簡介

暫缺《金融時(shí)間序列的經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)模型：第二版》作者簡介

圖書目錄

從書總序
中文版序言
作者中文版序言
本書簡介
第二版序言
1 引言
2 單變量線性隨機(jī)模型：基本概念
2. 1 隨機(jī)過程. 遍歷性和平穩(wěn)性
2. 2 隨機(jī)差分方程
2. 3 ARMA過程
2. 4 線性隨機(jī)過程
2. 5 ARMA模型的建立
2. 6 非平穩(wěn)過程和ARIMA模型
2. 7 ARIMA模型的建立
2. 8 利用ARIMA模型預(yù)測
3 單變量線性隨機(jī)模型：深入課題
3. 1 確定時(shí)間序列的積分次
3. 2 分解時(shí)間序列：不可見成分模型和信號(hào)提取
3. 3 持久性和趨勢回歸的測量
3. 4 非整數(shù)次積分和長久記憶過程
4 單變量非線性隨機(jī)模型
4. 1 鞅. 隨機(jī)漫步和非線性
4. 2 檢驗(yàn)隨機(jī)漫步假設(shè)
4. 3 隨機(jī)波動(dòng)率
4. 4 ARCH過程
4. 5 其他非線性單變量模型
4. 6 非線性檢驗(yàn)
5 擬合收益率分布
5. 1 三個(gè)收益率序列的描述性分析
5. 2 收益率分布的兩個(gè)模型
5. 3 確定一個(gè)收益率分布的尾部形狀
5. 4 尾部指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)
5. 5 檢驗(yàn)協(xié)方差平穩(wěn)性
5. 6 擬合收益率分布的中央部分
5. 7 偏度和峰度的數(shù)據(jù)解析擬合
5. 8 收益率絕對(duì)值的分布性質(zhì)
5. 9 總結(jié)和深入延伸
6 非積分金融時(shí)間序列的回歸方法
6. 1 回歸模型
6. 2 均值A(chǔ)RCH回歸模型
6. 3 建模錯(cuò)誤檢驗(yàn)
6. 4 穩(wěn)健估計(jì)
6. 5 多變量線性回歸模型
6. 6 向量自回歸
6. 7 方差分解. 新生量解釋和結(jié)構(gòu)性VAR
6. 8 向量ARMA模型
7 積分金融時(shí)間序列的回歸方法
7. 1 偽回歸
7. 2 協(xié)積分過程
7. 3 檢驗(yàn)回歸中的協(xié)積分
7. 4 估計(jì)協(xié)積分回歸
7. 5 含積分變量的VAR
7. 6 VECM的因果檢驗(yàn)
7. 7 完全修正的VAR估計(jì)
7. 8 非平穩(wěn)VAR的刺激反應(yīng)漸近理論
8 積分金融時(shí)間序列分析的深入課題
8. 1 檢驗(yàn)單個(gè)長期關(guān)系
8. 2 共同趨勢和周期
8. 3 估計(jì)VECM的永久和暫時(shí)成分
8. 4 現(xiàn)時(shí)價(jià)值模型. 額外波動(dòng)率和協(xié)積分
8. 5 協(xié)積分和誤差修正模型的推廣和延伸
數(shù)據(jù)附錄
參考書目
索引
譯者后記