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| 內容簡介： |
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本书以代表股市方向标的的沪深两市主要指数高频金融时间序列为主要研究对象，立足于股市牛熊周期的研究视角，综合运用金融时间序列分析和统计极值理论方法，建立收益率的已实现波动率模型对股指波动率和风险进行预测，深入研究了我国股市波动和风险的动态特征，以及跳跃对股指波动率和风险的时变性影响。本书研究成果能够为政府监管部门和决策部门实时监控股票市场和制定有效的调控政策提供重要的参考，同时为金融机构和投资者管理投资组合和控制风险提供有用的统计模型和方法，具有一定的理论价值和应用价值。
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| 關於作者： |
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柳会珍，女，1971年11月生，2005年获中国人民大学统计学博士学位，2009-2013年在西安交通大学经济与金融学院应用经济学博士后流动站从事博士后研究工作，现为北京国家会计学院金融系教师。主要从事金融学和统计学方向的教学和研究工作，长期致力于金融时间序列分析、金融衍生工具与金融风险管理、证券投资组合分析、金融资产定价、统计极值理论方法及其应用的教学和科学研究工作，公开发表了十多篇有关金融市场波动与风险管理的学术论文，先后主持和参加了国家自然科学基金、中国博士后科学基金、教育部人文社科和国家统计局统计科研项目等多项金融和统计相关的国家级和省部级项目。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1股市波动和风险研究背景和意义00
1.1.1 研究背景00
1.1.2 研究的意义00
1.2金融市场波动率和市场风险研究现状00
1.3研究内容00
1.4本书创新00
1.5组织结构0
第2章线性时间序列分析
2.1基本概念0
2.2时间序列线性模型0
2.3自相关函数和偏自相关函数0
2.4自相关函数和偏自相关函数估计0
2.5ARMA模型的预报0
2.5.1ARMA模型预报的统计方法0
2.5.2ARMA模型预报误差和预报的计算0
2.5.3ARMA模型预报和偏自相关函数0
第3章GARCH类模型
3.1ARCH模型0
3.1.1模型0
3.1.2ARCH模型的统计性质0
3.1.3ARCH模型的统计推断0
3.2GARCH模型0
3.2.1GARCH模型0
3.2.2GARCH模型的统计性质0
3.2.3GARCH模型的统计推断0
3.2.4GARCH建模0
3.3EGARCH模型和统计性质0
3.3.1EGARCH模型0
3.3.2EGARCH模型的统计性质0
3.3.3EGARCH建模0
3.4其他GARCH类模型0
第4章统计极值理论和方法
4.1极值理论0
4.1.1极值类型定理0
4.1.2非退化极限分布的存在性0
4.1.3广义极值分布的最大吸引范围0
4.1.4正则变化
4.1.5平稳序列最大顺序统计量的极限分布
4.2极值理论的Poisson解释
4.3POT
4.3.1POT方法的理论基础
4.3.2超越的随机点过程和以上定理的关系
4.4厚尾分布
4.5超越门限的确定
4.6参数估计和返回水平
第5章金融收益率数据的统计极值分析
5.1基本统计分析
5.2股指极端收益率和收益率分布的尾指
5.3股指收益率的尾行为分析和风险值
5.4股指收益率波动和极值关系研究
第6章已实现波动率模型和跳跃
6.1已实现波动率和连续时间扩散模型
6.2跳跃度量、跳跃的估计和跳跃对波动率贡献
6.3已实现波动率的回归模型
6.4资产收益率波动预测
第7章股票资产收益率波动跳跃
7.1高频收益率和已实现波动率
7.2收益率波动跳跃的动态
7.3极端波动率、跳跃和宏观经济消息发布
7.4收益率波动跳跃集聚性研究
7.5收益率波动跳跃研究的讨论
第8章股票资产收益率波动建模与预测
8.1金融资产收益率波动
8.2金融资产收益率波动建模
8.3收益率波动动态预测
8.4收益率波动建模和预测总结
第9章金融市场风险测度和统计预测
9.1金融市场风险测度
9.2风险测度估计
9.3金融市场风险预测
第10章股市风险动态预测
10.1股指收益率波动与跳跃
10.2股指收益率波动风险动态预测
10.3股指收益率波动风险预测评估
10.4跳跃对股指收益率尾部风险影响
第11章结论和未来研究方向
附录S-Plus程序
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