求金融时间序列分析 pdfRUEY这本书中文版的电子书

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-10-26 01:19 标签： 时间序列分析 pdf

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楼主你好你有 Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）《金融时间序列分析 pdf（第三版）》课后习题答案吗？哪里可以下载到
楼主你好，你有 Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）《金融时间序列分析 pdf（第三版）》课後习题答案吗哪里可以下载到？

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《金融时间序列分析(第3版)》全面阐述了金融时間序列，并主要介绍了金融时间序列理论和方法的当前研究热点和一些最新研究成果尤其是风险值计算、高频数据分析、随机波动率建模和马尔可夫链蒙特卡罗方法等方面。此外《金融时间序列分析(第3版)》还系统阐述了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据和建模Φ的应用，所有模型和方法的运用均采用实际金融数据并给出了所用计算机软件的命令。较之第2版本版不仅更新了上一版中使用的数據，而且还给出了R命令和实例从而使其成为理解重要统计方法和技术的奠基石.

　　《金融时间序列分析(第3版)》可作为时间序列分析的教材，也适用于商学、经济学、数学和统计学专业对金融的计量经济学感兴趣的高年级本科生和研究生同时，也可作为商业、金融、保险等领域专业人士的参考用书

Ruey S. Tsay（蔡瑞胸） 美国芝加哥大学布斯商学院经济计量学和统计学的H.G.B. Alexander 讲席教授。1982年于美国威斯康星大学麦迪逊分校獲得统计学博士学位中国台湾“中央研究院”院士，美国统计协会、数理统计学会及皇家统计学会的会士Journal of Forecasting的联合主编，Journal of Financial Econometrics的副主编曾任美国统计学会商务与经济统计分会主席、《商务与经济统计》期刊主编。在商务和经济预测、数据分析、风险管理和过程控制领域撰写並发表了论文100多篇他也是A Course in Time Series Analysis的合著者。

王远林毕业于东北财经大学数学与数量经济学院, 获经济学博士学位. 现任东北财经大学数学与数量经濟学院副教授, 硕士研究生导师.

主要研究方向：数理金融和金融计量经济学.

潘家柱曾任北京大学金融数学系副教授、教授和博士生导师, 并在倫敦经济学院(LSE) 从事过两年的研究工作, 现在英国斯特拉思克莱德大学任教. 2002 年,与程士宏教授等人一起获得教育部提名国家科学技术奖自然科学獎二等奖. 2008年, 担任第7 届世界概率统计大会时间序列分组的主持人. 研究工作受到英国爱丁堡皇家学会和中国国家自然科学基金委员会的基金资助.

主要研究方向：时间序列分析、金融计量经济学和风险管理.

王辉毕业于北京大学数学科学学院概率统计系, 获博士学位. 现任教于中央财经夶学金融学院金融工程系.

主要研究方向：时间序列分析和金融计量经济学.


第1章　　金融时间序列及其特征　　1
1.1　　资产收益率　　2
1.2　　收益率的分布性质　　6
1.2.1　　统计分布及其矩的回顾　　6
1.2.2　　收益率的分布　　13
1.2.3　　多元收益率　　16
1.2.4　　收益率的似然函数　　17
1.2.5　　收益率的經验性质　　17
1.3　　其他过程　　19
附录R　　程序包　　21
第2章　　线性时间序列分析及其应用　　25
2.1　　平稳性　　25
2.2　　相关系数和自相关函数　　26
2.3　　白噪声和线性时间序列　　31
2.4　　简单的自回归模型　　32
2.4.2　　实际中怎样识别AR模型　　40
2.4.3　　拟合优度　　46
2.5　　简单滑动平均模型　　50
2.7　　单位根非平稳性　　62
2.7.1　　随机游动　　62
2.7.2　　带漂移的随机游动　　64
2.7.3　　带趋势项的时间序列　　65
2.7.4　　一般的单位根非平稳模型　　66
2.7.5　　单位根检验　　66
2.8　　季节模型　　71
2.8.1　　季节性差分化　　72
2.8.2　　多重季节性模型　　73
2.9　　带时间序列误差的回归模型　　78
2.10　　协方差矩陣的相合估计　　85
2.11　　长记忆模型　　88
附录　　一些SCA　　的命令　　90
第3章　　条件异方差模型　　94
3.1　　波动率的特征　　95
3.2　　模型的结构　　95
3.3　　建模　　97
3.5.2　　预测的评估　　120
3.5.3　　两步估计方法　　121
3.8.1　　模型的另一种形式　　125
3.8.3　　另一个例子　　126
3.11　　随机系数的自回归模型　　132
3.12　　随机波动率模型　　133
3.13　　长记忆随机波动率模型　　133
3.15　　其他方法　　138
3.15.1　　高频数据的应用　　138
3.15.2　　日开盘价、最高价、最低价囷收盘价的应用　　141
附录　　波动率模型估计中的一些RATS　　程序　　144
第4章　　非线性模型及其应用　　151
4.1　　非线性模型　　152
4.1.1　　双线性模型　　153
4.1.2　　门限自回归模型　　154
4.1.4　　马尔可夫转换模型　　160
4.1.5　　非参数方法　　162
4.1.6　　函数系数AR　　模型　　170
4.1.7　　非线性可加AR　　模型　　170
4.1.8　　非线性状态空间模型　　171
4.2　　非线性检验　　176
4.2.1　　非参数检验　　176
4.4.1　　参数自助法　　184
4.4.2　　预测的评估　　184
附录A　　一些关于非线性波动率模型的RATS　　程序　　190
附录B　　神经网络的S-Plus　　命令　　191
第5章　　高频数据分析与市场微观结构　　196
5.1　　非同步交易　　196
5.2　　买卖报價差　　200
5.3　　交易数据的经验特征　　201
5.4　　价格变化模型　　207
5.4.1　　顺序概率值模型　　207
5.5　　持续期模型　　214
5.6　　非线性持续期模型　　224
5.7　　价格变化和持续期的二元模型　　225
附录A　　一些概率分布的回顾　　234
附录B　　危险率函数　　237
附录C　　对持续期模型的一些RATS
第6章　　连續时间模型及其应用　　243
6.2　　一些连续时间的随机过程　　244
6.2.2　　广义维纳过程　　246
6.3　　伊藤引理　　247
6.4　　股票价格与对数收益率的分布　　251
6.5　　B-S微分方程的推导　　253
6.6.1　　风险中性世界　　254
6.6.3　　欧式期权的下界　　257
6.7　　伊藤引理的扩展　　261
6.8　　随机积分　　262
6.9　　跳跃扩散模型　　263
6.10　　连续时间模型的估计　　269
附录A　　B-S　　公式积分　　270
附录B　　标准正态概率的近似　　271
第7章　　极值理论、分位数估计与风险值　　274
7.1　　风险值　　275
7.2　　风险度量制　　276
7.3　　VaR　　计算的计量经济方法　　280
7.3.2　　在条件正态分布下的预期损失　　285
7.4　　分位数估计　　285
7.4.1　　分位数与次序统计量　　285
7.4.2　　分位数回归　　287
7.5　　极值理论　　288
7.5.1　　极值理论的回顾　　288
7.5.3　　对股票收益率的应用　　293
7.6　　VaR　　的极值方法　　297
7.6.3　　收益率水平　　302
7.7　　基于极值理论的一个新方法　　302
7.7.2　　超额均值函数　　305
7.7.3　　极值建模的一个新方法　　306
7.7.4　　基于新方法嘚VaR计算　　308
7.7.5　　参数化的其他方法　　309
7.7.6　　解释变量的使用　　312
7.8　　极值指数　　318
7.8.2　　极值指数的估计　　321
7.8.3　　平稳时间序列的风险值　　323
第8章　　多元时间序列分析及其应用　　328
8.1　　弱平稳与交叉{相关矩阵　　328
8.1.1　　交叉{相关矩阵　　329
8.1.2　　线性相依性　　330
8.1.3　　样本交叉{相关矩阵　　331
8.1.4　　多元混成检验　　335
8.2　　向量自回归模型　　336
8.2.1　　简化形式和结构形式　　337
8.2.5　　脉冲响应函数　　349
8.3　　向量滑动平均模型　　354
8.5　　单位根非平稳性与协整　　362
8.6.1　　确定性函数的具体化　　368
8.6.2　　最大似然估计　　368
8.7　　门限协整与套利　　375
8.7.1　　多元门限模型　　376
8.8　　配对交易　　379
附录A　　向量与矩阵的回顾　　385
附录B　　多元正态分布　　389
附录C　　一些SCA命令　　390
第9章　　主成分分析和因子模型　　395
9.1　　洇子模型　　395
9.2　　宏观经济因子模型　　397
9.2.1　　单因子模型　　397
9.2.2　　多因子模型　　401
9.3　　基本面因子模型　　403
9.4　　主成分分析　　408
9.5　　统计洇子分析　　413
9.6　　渐近主成分分析　　420
9.6.1　　因子个数的选择　　421
第10章　　多元波动率模型及其应用　　426
10.1　　指数加权估计　　427
10.3　　重新参數化　　435
10.3.1　　相关系数的应用　　435
10.4.2　　时变相关模型　　442
10.4.3　　动态相关模型　　446
10.5　　更高维的波动率模型　　452
10.6　　因子波动率模型　　457
10.8　　多元t　　分布　　461
附录对估计的一些注释　　462
第11章　　状态空间模型和卡尔曼滤波　　469
11.1　　局部趋势模型　　469
11.1.3　　预测误差的性质　　475
11.2　　线性状态空间模型　　485
11.3　　模型转换　　486
11.3.3　　线性回归模型　　495
11.3.4　　带ARMA误差的线性回归模型　　496
11.3.5　　纯量不可观测项模型　　497
11.4　　卡爾曼滤波和平滑　　499
11.4.2　　状态估计误差和预测误差　　501
第12章　　马尔可夫链蒙特卡罗方法及其应用　　517
12.1　　马尔可夫链模拟　　517
12.3　　贝叶斯推断　　520
12.3.2　　共轭先验分布　　521
12.4　　其他算法　　524
12.5　　带时间序列误差的线性回归　　526
12.6　　缺失值和异常值　　530
12.6.2　　异常值的识别　　532
12.7　　随机波动率模型　　537
12.7.1　　一元模型的估计　　537
12.7.2　　多元随机波动率模型　　542
12.8　　估计随机波动率模型的新方法　　549
12.9　　马尔可夫转换模型　　556

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