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《协整理论与波动模型：金融时间序列分析及应用》的内容简要介绍.......
本书论述了时间序列的协整理论和金融时间序列波动性模型的原理、方法和实际应用。在时间序列的协整理论方面，包括单位根过程的极限分布和检验，单方程和系统方程协整关系的估计和检验，讨论了非线性、长记忆协整关系的建模和检验问题，协整系统的贝叶斯分析及变结构协整的理论、方法等。在金融时间序列波动模型方面，全面地讨论了自回归条件异方差模型（ARCH模型）的各类一维和多维模型体系及各类随机波动（SV）模型，讨论了它们的性质、模型参数估计和检验问题，讨论了变结构波动模型的建模及其应用特。对各类模型和方法均针对我国资本市场进行了实证研究。金融波动性问题是当今金融分析中的重要课题，本书探讨了金融波动及其持续性的市场机制，建立了在金融波动持续性基础上的资本资产定价模型等。书中对金融时间序列进一步需要研究的几个新课题进行了分析。 本书可作为数量经济学研究人员、有关教师、经济和金融工作者的参考书，亦可作为相关领域研究生的教学参考书。
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《协整理论与波动模型：金融时间序列分析及应用》的图书目录......
第1章 时间序列分析<br> 1.1 时间序列的一般模型<br> 1.2 向量平稳时序列·向量自回归模型<br> 1.3 非平稳随机过程与单整序列<br> 1.4 长记忆时间序列<br> 参考文献<br>第2章 单位根检验<br> 2.1 单位根过程<br> 2.2 单整过程的极限分布<br> 2.3 单位根检验<br> 2.4 有单位的向量自回归过程<br> 参考文献<br>第3章 协整理论与方法<br> 3.1 协整与误差校正模一<br> 3.2 单一方程协整关系的估计和检验<br> 3.3 系统方程轩整关系的估计和检验<br> 3.4 协整系统的贝叶斯分析<br> 3.5 向量分整序列的线性协整分析<br> 3.6 协整系统的预测<br> 3.7 单整时间序序列的非线性变换<br> 参考文献 <br>第4章 季节单整和协整<br> 4.1 季节单整和协整及其检验<br> 4.2 贝叶斯季节协整检验 <br> 附录Lagrange多项式近似定理<br> 参考文献<br>第5章 非线性协整理论<br> 5.1 非线性协整的含义 <br> 5.2 非线性协整关系的估计和检验<br> 5.3 非线性协整关系的存在性研究<br> 5.4 基于小波神经网络的非线性协整建模<br> 5.5 线性协整系统误差校正模型的非线性形式<br> 5.6 长记忆向量时间序列的非线性协整关系<br> 5.7 变结构协整与建模<br> 参考文献<br>……<br>第6章 ARCH模型<br>第7章 随机波动模型<br>第8章 金融市场波动性分析<br>第9章 金融时间序列分析的新课题<br>附录<br>作者简介<br>
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《协整理论与波动模型：金融时间序列分析及应用》的相关评论......
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