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全球彩票app彩票官网北工业余大学学薛留根教师

3月二十八日深夜,应数学与消息科学高校邀约,北工业大学博导薛留根和程维虎在数学南楼103室分别作了题为“纵向数据下部分线性模型的广义经验似然推断”和“基于次序总计量的计算测算理论与办法”的学术报告。学院相关标准师生参加聆听了这一次讲座。报告会由副厅长庞善起COO。

《金融时间系列深入分析:第3版》
骨干音讯
原书名:Analysis of Financial Time Series Third Edition
作者: (美)蔡瑞胸(Tsay, R. S.) [作译者介绍]
译者: 王远林 王辉 潘家柱
文库名: 图灵数学.总括学丛书
出版社:人民邮政和电信出版社
ISBN:9787115287625
上架时间:二零一二-8-20
出版日期:二〇一三 年九月
开本:16开
页码:1
版次:1-1
所属分类: 数学
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薛留根首先介绍了普遍的今世总括模型和错综相连数据,器重陈说了纵向数据下一些线性模型的估算难题,基于壹遍估量函数和经历似然方法给出了参数分量和非参数分量的价值评估及其大样特性质,并因而总计模拟和事实上数据他们表明了经验似然方法的优势。

越多关于 》》》《经济时间系列深入分析:第3版》
内容简单介绍
书籍
数学书籍
  《金融时间系列剖析:第3版》周密阐释了金融时间种类,并首要介绍了经济时间种类理论和办法的眼下切磋热门和部分新星讨论成果,越发是危机值总结、高频数据深入分析、随机波动率建立模型和马尔可夫链蒙特卡罗方法等地方。另外,本书还系统解说了财政和经济计量经济模型及其在财政和经济时间系列数据和建立模型中的应用,全数模型和方法的使用均使用实际经济数据,并交付了所用Computer软件的指令。较之第2 版,本版不止更新了上一版中利用的多少,何况还交到了r 命令和实例,进而使其成为精通紧要总括划办公室法和手艺的奠基石。
  《金融时间连串剖析:第3版》可看成时间类别深入分析的教材,也适用于商学、管军事学、数学和总计学专门的工作对经济的计量军事学感兴趣的高年级本科生和博士,相同的时间,也可用作商业、金融、保证等领域专门的工作职员的参谋用书。
目录
《金融时间系列深入分析:第3版》
第1章  金融时间系列及其特色  1
1.1  资金财产报酬率  2
1.2  收益率的分布性质  6
1.2.1  计算分布及其矩的回想  6
1.2.2  报酬率的布满  13
1.2.3  多元报酬率  16
1.2.4  收益率的似然函数  17
1.2.5  回报率的阅历性质  17
1.3  其余过程  19
附录r  程序包  21
练习题  23
仿照效法文献  24
第2章  线性时间连串深入分析及其使用  25
2.1  平稳性  25
2.2  相关周密和自相关函数  26
2.3  白噪声和线性时间种类  31
2.4  简单的自回归模型  32
2.4.1  ar模型的属性  33
2.4.2  实际中怎么着识别ar模型  40
2.4.3  拟合优度  46
2.4.4  预测  47
2.5  轻易滑动平均模型  50
2.5.1  ma模型的习性  51
2.5.2  识别ma的阶  52
2.5.3  估计  53
2.5.4  用ma模型预测  54
2.6  简单的arma模型  55
2.6.1  arma(1,1)模型的习性  56
2.6.2  一般的arma模型  57
2.6.3  识别arma模型  58
2.6.4  用arma模型实行前瞻  60
2.6.5  arma模型的两种象征  60
2.7  单位根非平稳性  62
2.7.1  随机游动  62
2.7.2  带漂移的妄动游动  64
2.7.3  带趋势项的时间种类  65
2.7.4  一般的单位根非平稳模型  66
2.7.5  单位根查证  66
2.8  季节模型  71
2.8.1  季节性差分歧  72
2.8.2  多种季节性模型  73
2.9  带时间连串误差的回归模型  78
2.10  协方差矩阵的相合预计  85
2.11  长纪念模型  88
附录  一些sca  的命令  90
练习题  90
参谋文献  92
第3章  条件异方差模型  94
3.1  波动率的性状  95
3.2  模型的构造  95
3.3  建模  97
3.4  arch模型  99
3.4.1  arch模型的性子  100
3.4.2  arch模型的毛病  102
3.4.3  arch模型的建设构造  102
3.4.4  一些事例  106
3.5  garch模型  113
3.5.1  实例证实  115
3.5.2  预测的评估  120
3.5.3  两步推断方法  121
3.6  求和garch模型  121
3.7  garch-m模型  122
3.8  指数garch模型  123
3.8.1  模型的另一种格局  125
3.8.2  实例证实  125
3.8.3  另四个例子  126
3.8.4  用egarch模型进行预测  128
3.9  门限garch模型  129
3.10  charma模型  130
3.11  随机周全的自回归模型  132
3.12  随机波动率模型  133
3.13  长回想随机波动率模型  133
3.14  应用  135
3.15  其余艺术  138
3.15.1  高频数据的施用  138
3.15.2  日开盘价、最高价、最平价和收盘价的采纳  141
3.16  garch模型的峰度  143
附录  波动率模型推断中的一些rats  程序  144
练习题  146
参照他事他说加以考察文献  148
第4章  非线性模型及其使用  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
4.1.3  平滑转移ar(star)模型  158
4.1.4  马尔可夫调换模型  160
4.1.5  非参数方法  162
4.1.6  函数周到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
4.1.9  神经网络  171
4.2  非线性核实  176
4.2.1  非参数核算  176
4.2.2  参数核准  179
4.2.3  应用  182
4.3  建模  183
4.4  预测  184
4.4.1  参数自助法  184
4.4.2  预测的评估  184
4.5  应用  186
附录a  一些关于非线性波动率模型的rats  程序  190
附录b  神经互联网的s-plus  命令  191
练习题  191
参谋文献  193
第5章  高频数据深入分析与市镇微观结构  196
5.1  非同步交易  196
5.2  购买出售报价格差别  200
5.3  交易数据的经历特征  201
5.4  价格变化模型  207
5.4.1  顺序可能率值模型  207
5.4.2  分解模型  210
5.5  持续期模型  214
5.5.1  acd模型  216
5.5.2  模拟  218
5.5.3  估计  219
5.6  非线性持续期模型  224
5.7  价格浮动和持续期的二元模型  225
5.8  应用  229
附录a  一些可能率遍及的回看  234
附录b  惊险率函数  237
附录c  对持续期模型的有些rats
程序  238
练习题  239
参照他事他说加以考察文献  241
第6章  三番五次时间模型及其应用  243
6.1  期权  244
6.2  一些一连时间的率性进度  244
6.2.1  维纳进程  244
6.2.2  广义维纳进度  246
6.2.3  伊藤进度  247
6.3  伊藤引理  247
6.3.1  微分回想  247
6.3.2  随机微分  248
6.3.3  三个运用  249
6.3.4  1和?的估计  250
6.4  股价与对数收益率的分布  251
6.5  b-s微分方程的演绎  253
6.6  b-s定价公式  254
6.6.1  危机中性世界  254
6.6.2  公式  255
6.6.3  欧式期权的下界  257
6.6.4  讨论  258
6.7  伊藤引理的恢宏  261
6.8  随机积分  262
6.9  跳跃扩散模型  263
6.10  一而再时间模型的揣度  269
附录a  b-s  公式积分  270
附录b  标准正态可能率的近乎  271
练习题  271
仿效文献  272
第7章  极值理论、分位数预计与风险值  274
7.1  风险值  275
7.2  风险衡量制  276
7.2.1  讨论  279
7.2.2  多个头寸  279
7.2.3  预期损失  280
7.3  var  计算的计量经济方法  280
7.3.1  多个周期  283
7.3.2  在口径正态布满下的预期损失  285
7.4  分位数推断  285
7.4.1  分位数与次序计算量  285
7.4.2  分位数回归  287
7.5  极值理论  288
7.5.1  极值理论的追忆  288
7.5.2  经验预计  290
7.5.3  对期货回报率的运用  293
7.6  var  的极值方法  297
7.6.1  讨论  300
7.6.2  多期var  301
7.6.3  报酬率水平  302
7.7  基于极值理论的二个新办法  302
7.7.1  总括理论  303
7.7.2  超过定额均值函数  305
7.7.3  极值建立模型的二个新点子  306
7.7.4  基于新措施的var总结  308
7.7.5  参数化的任何办法  309
7.7.6  解释变量的应用  312
7.7.7  模型核查  313
7.7.8  说明  314
7.8  极值指数  318
7.8.1  d(un)条件  319
7.8.2  极值指数的估量  321
7.8.3  平稳时间类别的高危害值  323
练习题  324
参照他事他说加以考察文献  326
第8章  多元时间类别剖析及其使用  328
8.1  弱平稳与接力{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  多元混成核查  335
8.2  向量自回归模型  336
8.2.1  简化格局和布局形式  337
8.2.2  var(1)模型的平稳性条件和矩  339
8.2.3  向量ar(p)模型  340
8.2.4  组建三个var(p)模型  342
8.2.5  脉冲响应函数  349
8.3  向量滑动平均模型  354
8.4  向量arma模型  357
8.5  单位根非平稳性与协整  362
8.6  协整var模型  366
8.6.1  明显性函数的具体化  368
8.6.2  最大似然估算  368
8.6.3  协整核准  369
8.6.4  协整var模型的预测  370
8.6.5  例子  370
8.7  门限协整与套期图利  375
8.7.1  多元门限模型  376
8.7.2  数据  377
8.7.3  估计  377
8.8  配成对贸易  379
8.8.1  理论框架  379
8.8.2  交易战略  380
8.8.3  简单例子  380
附录a  向量与矩阵的回顾  385
附录b  多三朝态布满  389
附录c  一些sca命令  390
练习题  391
参考文献  393
第9章  主成分深入分析和因子模型  395
9.1  因子模型  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
9.3.1  barra因子模型  403
9.3.2  fama-french方法  408
9.4  主成分分析  408
9.4.1  pca理论  408
9.4.2  经验的pca  410
9.5  总结因子分析  413
9.5.1  估计  414
9.5.2  因子旋转  415
9.5.3  应用  416
9.6  渐近主成分分析  420
9.6.1  因子个数的精选  421
9.6.2  例子  422
练习题  424
参考文献  425
第10章  多元波动率模型及其应用  426
10.1  指数加权估摸  427
10.2  多元garch模型  429
10.2.1  对角vec模型  430
10.2.2  bekk模型  432
10.3  重新参数化  435
10.3.1  相关周到的运用  435
10.3.2  cholesky  分解  436
10.4  二元收益率的garch模型  439
10.4.1  常相关模型  439
10.4.2  时变相关模型  442
10.4.3  动态相关模型  446
10.5  越来越高维的波动率模型  452
10.6  因子波动率模型  457
10.7  应用  459
10.8  多元t  分布  461
附录对估量的一部分阐明  462
练习题  466
参考文献  467
第11章  状态空间模型和Carl曼滤波  469
11.1  局地趋势模型  469
11.1.1  总结测算  472
11.1.2  Carl曼滤波  473
11.1.3  预测基值误差的习性  475
11.1.4  状态平滑  476
11.1.5  缺失值  480
11.1.6  初始化效应  480
11.1.7  估计  481
11.1.8  所用的s-plus命令  482
11.2  线性状态空间模型  485
11.3  模型调换  486
11.3.1  带时变周详的capm  487
11.3.2  arma模型  489
11.3.3  线性回归模型  495
11.3.4  带arma测量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  Carl曼滤波和平滑  499
11.4.1  Carl曼滤波  499
11.4.2  状态估计标称误差和展望标称误差  501
11.4.3  状态平滑  502
11.4.4  扰动平滑  504
11.5  缺失值  506
11.6  预测  507
11.7  应用  508
练习题  515
参谋文献  516
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
12.2  gibbs抽样  518
12.3  贝叶斯估计  520
12.3.1  后验分布  520
12.3.2  共轭先验布满  521
12.4  其余算法  524
12.4.1  metropolis算法  524
12.4.2  metropolis-hasting算法  525
12.4.3  格子gibbs抽样  525
12.5  带时间种类舍入误差的线性回归  526
12.6  缺点和失误值和丰裕值  530
12.6.1  缺失值  531
12.6.2  分外值的分辨  532
12.7  随机波动率模型  537
12.7.1  一元模型的估值  537
12.7.2  多元随机波动率模型  542
12.8  推断随机波动率模型的新情势  549
12.9  马尔可夫转换模型  556
12.10  预测  563
12.11  别的使用  564
练习题  564
参照他事他说加以考察文献  565
索引  568  

程维虎介绍了样这次序计算量及其分布、次序总计量矩的总括、次序总计量之差矩的图谋,详细讲解了二种基于次序计算量的计算测算理论和议程,切磋了计算量的属性,最终交给几类特殊布满的依靠样本次序总结量的总体分布的总结估测计算新办法。

本图书音信来源:中华人民共和国互为出版网

(数学与新闻科学高校 刘娟芳)

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