金融高阶矩风险识别与控制
2007-2
第1版 (2007年2月1日)
许启发
219
304000
无
本书系统地讨论了矩序列风险的形成、表现、测试、规避等一系列理论与实际问题，在建模理论与建模方法研究的基础上，进一步形成金融动态风险的识别与控制方案，一方面可以为在高阶矩风险方面的进一步研究提供理论基础，为带有高阶矩风险的动态组合投资、动态资产定价等相关主题研究提供理论依据与技术支持；另一方面，动态风险识别与控制方案可以为全国金融决策机构、投资决策机构、基金管理机制进行风险识别、进行组合投资规避金融风险的动态影响提供一套工具和方法。
许启发，男，1975年生，讲师，2000年毕业于东北财经大学，硕士研究生，天津大学在读博士。2000年到我院任教以来，共讲授过《统计学》、《多元统计分析》、《非参数统计学》等课程，教学效果优秀。在教学之余积极开展科研活动，主持和参加完成省部以上级课题12项，发表论文25
第1章 绪论 1.1 研究背景与意义 1.2 结构安排与主要工作 参考文献第2章 一阶矩序列波动性建模 2.1 一元时间序列波动性建模 2.2 多元时间序列协整建模 2.3 实证研究 参考文献第3章 二阶矩序列波动性建模 3.1 一元波动性建模 3.2 一元波动性建模的扩展 3.3 多元波动性建模 3.4 实证研究 参考文献第4章 高阶矩序列波动性建模 4.1 自回归条件偏度模型 4.2 自回归条件方差偏度峰度模型 4.3 带有均值项的非对称自回归条件方差偏度峰度模型 4.4 多元自回归条件方差偏度峰度模型 参考文献第5章 矩序列风险持续性及其影响 5.1 二阶矩序列波动持续性 5.2 离阶矩序列波动持续性 5.3 不存在波动持续性时的金融投资决策 5.4 存在波动持续性时的金融投资决策 参考文献第6章 矩序列风险识别与控制 6.1 二阶矩序列协同持续 6.2 高阶矩序列协同持续 6.3 协整与协同持续之间的内在关系 参考文献第7章 总结与展望 7.1 金融风险识别与控制工作总结 7.2 金融风险识别与控制研究展望 参考文献后记作者简介
无
对高阶距的研究还挺深入,就是理论性太强,实践或应用性少了点.