金融時間序列的經(jīng)濟計量學模型：第二版

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 單變量線性隨機模型：基本概念
2. 1 隨機過程. 遍歷性和平穩(wěn)性
2. 2 隨機差分方程
2. 3 ARMA過程
2. 4 線性隨機過程
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模型預測
3 單變量線性隨機模型：深入課題
3. 1 確定時間序列的積分次
3. 2 分解時間序列：不可見成分模型和信號提取
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 單變量非線性隨機模型
4. 1 鞅. 隨機漫步和非線性
4. 2 檢驗隨機漫步假設
4. 3 隨機波動率
4. 4 ARCH過程
4. 5 其他非線性單變量模型
4. 6 非線性檢驗
5 擬合收益率分布
5. 1 三個收益率序列的描述性分析
5. 2 收益率分布的兩個模型
5. 3 確定一個收益率分布的尾部形狀
5. 4 尾部指數(shù)的經(jīng)驗證據(jù)
5. 5 檢驗協(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 收益率絕對值的分布性質(zhì)
5. 9 總結(jié)和深入延伸
6 非積分金融時間序列的回歸方法
6. 1 回歸模型
6. 2 均值ARCH回歸模型
6. 3 建模錯誤檢驗
6. 4 穩(wěn)健估計
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 檢驗回歸中的協(xié)積分
7. 4 估計協(xié)積分回歸
7. 5 含積分變量的VAR
7. 6 VECM的因果檢驗
7. 7 完全修正的VAR估計
7. 8 非平穩(wěn)VAR的刺激反應漸近理論
8 積分金融時間序列分析的深入課題
8. 1 檢驗單個長期關(guān)系
8. 2 共同趨勢和周期
8. 3 估計VECM的永久和暫時成分
8. 4 現(xiàn)時價值模型. 額外波動率和協(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