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金融计量：金融市场统计分析（原书第4版）

作者: [德] 于尔根·弗兰克（JürgenFranke）著 , [德] 于尔根·弗兰克（JürgenFranke）著 , 陈诗一译 , 汪莉译

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2016-10

版次: 1

ISBN: 9787111549383

定价: 75.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 371页

字数: 307千字

丛书: 金融教材译丛

分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>经济

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　　本书对金融统计方法及其在金融领域中的运用进行了详细的讲解与分析，书中每部分的内容由浅入深，易于理解。与目前的同类教材相比，本书更加侧重统计与计量方法在金融市场和衍生品领域的应用性，在方法的讲解与分析上也更加全面。此外，本书还以2008年金融危机为背景将统计方法运用于此次危机中一些重要的金融衍生品如CDO等的分析中。全主要涵盖三部分内容：一部分内容为期权定价理论，该部分内容在对相关金融衍生品和数学基础知识进行介绍的基础上对相关期权定价模型、理论进行了详细的讲解；第二部分内容为金融时间序列统计模型，该部分对金融时间序列相关统计计量模型如ARIMA模型等进行了详细的讲解；第三部分介绍了一些统计计量方法在金融领域如投资组合选择、风险管理中的应用。　　作者简介于尔根·弗兰克（Jürgen Franke）凯撒斯劳腾工业大学数学系教授，主要研究领域包括：运用神经网络模型、整时间序列和非参数非线性时间序列模型作为阈值模型来研究参数、非平稳时间序列模型、混合模型（如马尔科夫转换模型）、风险量化、积分时间序列等。
　　沃尔夫冈·卡尔·哈德勒（Wolfgang Karl Hrdle）柏林洪堡大学经济商学院统计计量研究所终身教授，同时为数据研究中心主任，IRTG项目总负责人，厦门大学外籍专家教授。主要研究领域包括：修均法、离散选择模型、金融市场和计算机辅助统计领域的统计建模，近则在研究隐含波动率建模以及金融风险的统计分析。
　　克里斯蒂安·马蒂亚斯·哈夫纳（Christian Matthias Hafner）比利时鲁汶大学教授，统计、生物统计学和精算科学学院院长，鲁汶大学运筹学与计量经济学研究中心准会员，在Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics、Computational Statistics、Banking and Finance Review等期刊任副主编。主要研究领域包括：时间序列计量经济学、应用非参数统计和实证金融。前　　言译者序作者简介译者简介第一部分期权定价第1章　衍生品2文献推荐6练习6第2章　期权管理82.1　套利关系82.2　投资组合保险152.3　单期二叉树模型20文献推荐22练习23第3章　概率论基础253.1　实值随机变量253.2　期望与方差273.3　偏度和峰度273.4　随机向量，依赖性，相关性283.5　条件概率和期望29文献推荐30练习30第4章　离散时间随机过程324.1　二项过程324.2　三项过程354.3　一般随机游走364.4　几何随机游走364.5　拥有状态依赖型增量的二项模型37文献推荐38练习38第5章　随机积分与微分方程395.1　维纳过程395.2　随机积分415.3　随机微分方程435.4　作为随机过程的股价455.5　伊藤引理46文献推荐48练习48第6章　Black-Scholes期权定价模型506.1　Black-Scholes微分方程506.2　欧式期权的Black-Scholes公式546.3　模拟596.4　风险管理和套期保值66文献推荐75练习76第7章　欧式期权的二叉树模型797.1　Cox-Ross-Rubinstein期权定价法807.2　离散股息83文献推荐85练习86第8章　美式期权878.1　美式期权的套利关系878.2　三叉树模型92文献推荐94练习94第9章　奇异期权969.1　复合期权，期权的期权979.2　后定期权或“如你所愿”期权989.3　障碍期权989.4　亚式期权1009.5　回望期权1019.6　棘轮期权1029.7　篮子期权103文献推荐104练习104第10章　利率和利率衍生品10610.1　定义和标记10610.2　风险中性定价和计价单位测度10810.3　利率衍生品11210.4　利率建模11710.5　债券定价12310.6　校准利率模型124文献推荐129练习129第二部分金融时间序列统计模型第11章　导论：定义与概念13211.1　一些定义13211.2　对于德国和英国股票收益率的统计分析13711.3　预期与有效市场13911.4　计量模型：一个简单的总结14211.5　随机游走假设14911.6　单位根检验150文献推荐156练习156第12章　ARIMA时间序列模型15812.1　移动平均过程15812.2　自回归过程（Autoregressive Process）16012.3　ARMA过程16212.4　偏自相关（Partial Autocorrelation）16312.5　矩估计（Estimation of Moments）16612.6　Portmanteau统计量16812.7　估计AR（p）模型16812.8　估计MA（q）和ARMA（p,q）模型169文献推荐172练习172第13章　具有随机波动率的时间序列17513.1　ARCH和GARCH模型17613.2　GARCH模型的拓展19013.3　GARCH的缺陷19413.4　多变量GARCH模型20013.5　连续时间的GARCH模型205文献推荐209练习209第14章　长期记忆时间序列21114.1　长期依赖的定义21114.2　分整和长期记忆21214.3　长期记忆和自相似过程21314.4　长期记忆的发现21614.5　长期记忆参数的估计21814.6　长期记忆模型22014.7　经验证据222文献推荐224第15章　非参数计量和灵活时间序列估计量22515.1　非参数回归22515.2　估计量的构建22715.3　示例22815.4　灵活波动率估计量22815.5　基于ARCH模型的期权定价22915.6　DAX看涨期权估值中的应用233文献推荐235第三部分金融市场应用第16章　在险价值与后验测试23816.1　预测与VaR模型23916.2　期望损失后验测试法24116.3　后验测试的实际操作242文献推荐245练习245第17章　连接与在险价值24817.1　连接24917.2　连接分类25117.3　蒙特卡洛模拟25717.4　连接的估计26017.5　资产配置26317.6　投资组合收益率的在险价值263文献推荐272练习272第18章　极端风险的统计27318.1　风险测度27318.2　数据描述27518.3　估计方法27718.4　后验测试29118.5　时间序列的极值理论291文献推荐295练习296第19章　神经网络29819.1　从感知器到非线性神经元29919.2　反向传播（Back Propagation）算法30419.3　神经网络在非参数回归中的应用30519.4　神经网络在金融时间序列预测中的应用30919.5　神经网络在风险定量研究中的应用311文献推荐314第20章　期权投资组合的波动性风险31520.1　数据说明31620.2　VDAX动态的主成分因子分析31720.3　VDAX动态的稳定性分析31920.4　隐含波动率风险的测度320文献推荐321练习322第21章　违约概率的非参数估计32421.1　逻辑回归(Logistic Regression）32421.2　信用评级的半参数模型32521.3　神经网络在信用评级中的应用328第22章　信贷风险管理及信用衍生产品32922.1　基本概念32922.2　伯努利模型33022.3　泊松模型33122.4　工业模型33222.5　单因子模型33522.6　连接函数和损失分布33622.7　担保债
内容简介:
　　本书对金融统计方法及其在金融领域中的运用进行了详细的讲解与分析，书中每部分的内容由浅入深，易于理解。与目前的同类教材相比，本书更加侧重统计与计量方法在金融市场和衍生品领域的应用性，在方法的讲解与分析上也更加全面。此外，本书还以2008年金融危机为背景将统计方法运用于此次危机中一些重要的金融衍生品如CDO等的分析中。全主要涵盖三部分内容：一部分内容为期权定价理论，该部分内容在对相关金融衍生品和数学基础知识进行介绍的基础上对相关期权定价模型、理论进行了详细的讲解；第二部分内容为金融时间序列统计模型，该部分对金融时间序列相关统计计量模型如ARIMA模型等进行了详细的讲解；第三部分介绍了一些统计计量方法在金融领域如投资组合选择、风险管理中的应用。
作者简介:
　　作者简介于尔根·弗兰克（Jürgen Franke）凯撒斯劳腾工业大学数学系教授，主要研究领域包括：运用神经网络模型、整时间序列和非参数非线性时间序列模型作为阈值模型来研究参数、非平稳时间序列模型、混合模型（如马尔科夫转换模型）、风险量化、积分时间序列等。
　　沃尔夫冈·卡尔·哈德勒（Wolfgang Karl Hrdle）柏林洪堡大学经济商学院统计计量研究所终身教授，同时为数据研究中心主任，IRTG项目总负责人，厦门大学外籍专家教授。主要研究领域包括：修均法、离散选择模型、金融市场和计算机辅助统计领域的统计建模，近则在研究隐含波动率建模以及金融风险的统计分析。
　　克里斯蒂安·马蒂亚斯·哈夫纳（Christian Matthias Hafner）比利时鲁汶大学教授，统计、生物统计学和精算科学学院院长，鲁汶大学运筹学与计量经济学研究中心准会员，在Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics、Computational Statistics、Banking and Finance Review等期刊任副主编。主要研究领域包括：时间序列计量经济学、应用非参数统计和实证金融。
目录:
前　　言译者序作者简介译者简介第一部分期权定价第1章　衍生品2文献推荐6练习6第2章　期权管理82.1　套利关系82.2　投资组合保险152.3　单期二叉树模型20文献推荐22练习23第3章　概率论基础253.1　实值随机变量253.2　期望与方差273.3　偏度和峰度273.4　随机向量，依赖性，相关性283.5　条件概率和期望29文献推荐30练习30第4章　离散时间随机过程324.1　二项过程324.2　三项过程354.3　一般随机游走364.4　几何随机游走364.5　拥有状态依赖型增量的二项模型37文献推荐38练习38第5章　随机积分与微分方程395.1　维纳过程395.2　随机积分415.3　随机微分方程435.4　作为随机过程的股价455.5　伊藤引理46文献推荐48练习48第6章　Black-Scholes期权定价模型506.1　Black-Scholes微分方程506.2　欧式期权的Black-Scholes公式546.3　模拟596.4　风险管理和套期保值66文献推荐75练习76第7章　欧式期权的二叉树模型797.1　Cox-Ross-Rubinstein期权定价法807.2　离散股息83文献推荐85练习86第8章　美式期权878.1　美式期权的套利关系878.2　三叉树模型92文献推荐94练习94第9章　奇异期权969.1　复合期权，期权的期权979.2　后定期权或“如你所愿”期权989.3　障碍期权989.4　亚式期权1009.5　回望期权1019.6　棘轮期权1029.7　篮子期权103文献推荐104练习104第10章　利率和利率衍生品10610.1　定义和标记10610.2　风险中性定价和计价单位测度10810.3　利率衍生品11210.4　利率建模11710.5　债券定价12310.6　校准利率模型124文献推荐129练习129第二部分金融时间序列统计模型第11章　导论：定义与概念13211.1　一些定义13211.2　对于德国和英国股票收益率的统计分析13711.3　预期与有效市场13911.4　计量模型：一个简单的总结14211.5　随机游走假设14911.6　单位根检验150文献推荐156练习156第12章　ARIMA时间序列模型15812.1　移动平均过程15812.2　自回归过程（Autoregressive Process）16012.3　ARMA过程16212.4　偏自相关（Partial Autocorrelation）16312.5　矩估计（Estimation of Moments）16612.6　Portmanteau统计量16812.7　估计AR（p）模型16812.8　估计MA（q）和ARMA（p,q）模型169文献推荐172练习172第13章　具有随机波动率的时间序列17513.1　ARCH和GARCH模型17613.2　GARCH模型的拓展19013.3　GARCH的缺陷19413.4　多变量GARCH模型20013.5　连续时间的GARCH模型205文献推荐209练习209第14章　长期记忆时间序列21114.1　长期依赖的定义21114.2　分整和长期记忆21214.3　长期记忆和自相似过程21314.4　长期记忆的发现21614.5　长期记忆参数的估计21814.6　长期记忆模型22014.7　经验证据222文献推荐224第15章　非参数计量和灵活时间序列估计量22515.1　非参数回归22515.2　估计量的构建22715.3　示例22815.4　灵活波动率估计量22815.5　基于ARCH模型的期权定价22915.6　DAX看涨期权估值中的应用233文献推荐235第三部分金融市场应用第16章　在险价值与后验测试23816.1　预测与VaR模型23916.2　期望损失后验测试法24116.3　后验测试的实际操作242文献推荐245练习245第17章　连接与在险价值24817.1　连接24917.2　连接分类25117.3　蒙特卡洛模拟25717.4　连接的估计26017.5　资产配置26317.6　投资组合收益率的在险价值263文献推荐272练习272第18章　极端风险的统计27318.1　风险测度27318.2　数据描述27518.3　估计方法27718.4　后验测试29118.5　时间序列的极值理论291文献推荐295练习296第19章　神经网络29819.1　从感知器到非线性神经元29919.2　反向传播（Back Propagation）算法30419.3　神经网络在非参数回归中的应用30519.4　神经网络在金融时间序列预测中的应用30919.5　神经网络在风险定量研究中的应用311文献推荐314第20章　期权投资组合的波动性风险31520.1　数据说明31620.2　VDAX动态的主成分因子分析31720.3　VDAX动态的稳定性分析31920.4　隐含波动率风险的测度320文献推荐321练习322第21章　违约概率的非参数估计32421.1　逻辑回归(Logistic Regression）32421.2　信用评级的半参数模型32521.3　神经网络在信用评级中的应用328第22章　信贷风险管理及信用衍生产品32922.1　基本概念32922.2　伯努利模型33022.3　泊松模型33122.4　工业模型33222.5　单因子模型33522.6　连接函数和损失分布33622.7　担保债

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金融计量：金融市场统计分析（原书第4版）

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