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金融资产价格的运动行为研究

刘潭秋 湖南大学出版社
出版时间:

2009-1  

出版社:

湖南大学出版社  

作者:

刘潭秋  

页数:

350  

前言

  近年来,在全球一体化趋势下,世界各国经济的交流密切而频繁,资源在全球范围内重新配置,各国金融市场不断加大开放力度,资本在全球范围内快速自由地流动。这同时也加大了全球金融市场之间的相互依赖性,导致了各个市场之间变动的相互效应,使任何地区金融市场的局部变动都会迅速地波及扩散到其他市场,加大了全球金融市场的变动性和风险,以至于容易引发金融危机,给世界经济带来灾难性的后果。因此,正确认识金融市场上各种金融资产价格的运行变化,采用科学的方法和工具度量金融变动,无论从风险防范规避角度出发,还是从风险管理监控的角度出发,都具有非常重要的现实意义。  一直以来,研究者们都试图把握金融资产价格变化规律并在此基础上对其未来变化进行精确预测,从而指导科学决策。已有的研究结果表明,金融资产价格是具很强的非高斯特征的复杂随机过程,虽然研究者们已经付出了巨大努力,然而这仍然是一项还未完成的艰巨任务。由于绝大部分金融市场数据是时间序列数据,即根据其产生的时间顺序进行排列的数值序列,因此采用时间序列技术对其进行分析是一个相当自然的选择。时间序列计量经济学在金融研究中很重要,因为它为调查金融时间序列的动态关系提供了统计学方法和工具。

内容概要

本书是以时间序列计量经济学为模型对金融资产价值的动态行为进行研究。理论部分着重在于介绍近年来用于金融研究领域的一些重要的时间序列模型和方法;实证部分不仅仅是简单地应用这些模型,而且还结合其他相关理论在扩展原有时间序列计量经济学模型的基础上研究金融时间序列的复杂随机过程。

作者简介

刘潭秋,女,1971年出生,获湖南大学管理科学与工程专业博士学位,现为中南大学数学博士后流动站博士后。自硕士学习阶段开始就一直致力于数量经济与数量金融领域的研究,在《统计研究》、《金融研究》、《系统工程》、《数量经济技术经济研究》、《预测》等期刊上发表论丈教十篇,曾获得2004年湖南省第七届社会科学优秀成果三等奖。

书籍目录

第1章 绪论 1.1 金融时间序列 1.2 随机过程与平稳性 1.3 相关和自相关函数 1.4 白噪音 1.5 随机游走模型第2章 一元线性模型 2.1 ARMA模型 2.2 整合模型 2.3 分整模型 2.4 ARMA模型的统计推断第3章 向量自回归模型 3.1 概 述 3.2 平稳性条件 3.3 最大似然估计 3.4 单位根检验 3.5 多元协整分析 3.6 多元Granger因果分析 3.7 广义脉冲响应分析 3.8 实证研究(Ⅰ)——我国外汇市场主要汇率协整分析 3.9 实证研究(Ⅱ)——人民币汇率制度之于“三元悖论”第4章 条件异方差模型 4.1 ARCH模型 4.2 GARCH模型 4.3 不对称ARCH/GARCH模型 4.4 实证研究——基于GARCH模型与ANN技术的汇率预测第5章 平滑过渡自回归模型 5.1 模型介绍 5.2 线性测试 5.3 建模程序 5.4 实证研究(Ⅰ)——基于STAR模型的人民币实际汇率行为的描述 5.5 实证研究(Ⅱ)——基于STAR模型的中国股票市场的非线性行为研究第6章 阈值自回归模型 6.1 概述 6.2 二制度SETAR模型 6.3 三制度SETAR模型 6.4 实证研究——股市交易者行为异质实证研究第7章 马尔可夫转换模型 7.1 概 述 7.2 马尔可夫转换模型 7.3 模型估计 7.4 线性测试 7.5 实证研究——人民币实际汇率中的马尔可夫转换行为第8章 人民币汇率的非线性行为描述与预测研究 8.1 导论 8.2 实际汇率行为研究的理论基础 8.3 人民币汇率的特征与模型构造 8.4 人民币实际汇率行为的描述 8.5 人民币实际汇率的预测第9章 时间序列计量经济学模型及其在汇率制度研究中的应用 9.1 概述 9.2 汇率目标区理论框架 9.3 三制度DTGARCH汇率模型的构建 9.4 三制度DTGARCH汇率模型与汇率行为描述 9.5 三制度DTGARCH汇率模型与汇率预测 9.6 三制度DTGARCH汇率模型与汇率制度分析

章节摘录

  第1章 绪论  1.1 金融时间序列  时间序列分析是一种重要的现代统计分析方法,广泛应用于自然科学和社会科学领域,尤其是经济领域的研究,例如商业周期衡量、金融风险管理、政策分析和预测等方面都运用到了时间序列分析。所谓时间序列就是将某一个指标在不同时间上的不同数值按时间的先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的基本特征就是研究时间序列随时问发展的模式,其区别于其他模型的重要特征之一就是明确重视时间顺序的重要性。首先,时间序列与其他变量数列不同,序列中的观察值是按一定顺序取得的,并保持其顺序不变,因为只有这样才能保证所研究现象的历史发展过程不变。其次,时间序列中的观察值之间存在一定的依存关系,因为任何现象的发展一般都具有一定的惯性(延续性)。再次,时间序列分析是根据预测变量本身或其他相关变量过去的变化规律来预测未来的变化。  ……


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