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目录1

第1章 时间序列分析1

1.1 时间序列的一般模型1

1.2 向量平稳时间序列·向量自回归模型14

1.3 非平稳随机过程与单整序列19

1.4 长记忆时间序列32

参考文献48

第2章 单位根检验51

2.1 单位根过程51

2.2 单整过程的极限分布53

2.3 单位根检验56

2.4 有单位根的向量自回归过程77

参考文献84

第3章 协整理论与方法85

3.1 协整与误差校正模型85

3.2 单一方程协整关系的估计和检验90

3.3 系统方程协整关系的估计和检验96

3.4 协整系统的贝叶斯分析101

3.5 向量分整序列的线性协整分析110

3.6 协整系统的预测117

3.7 单整时间序列的非线性变换127

参考文献134

第4章 季节单整和协整136

4.1 季节单整和协整及其检验136

4.2 贝叶斯季节协整检验141

附录 Lagrange多项式近似定理148

参考文献150

第5章 非线性协整理论151

5.1 非线性协整的含义151

5.2 非线性协整关系的估计和检验153

5.3 非线性协整关系的存在性研究163

5.4 基于小波神经网络的非线性协整建模169

5.5 线性协整系统误差校正模型的非线性形式177

5.6 长记忆向量时间序列的非线性协整关系182

5.7 变结构协整与建模186

参考文献202

第6章 ARCH模型204

6.1 短记忆ARCH模型族204

6.2 长记忆ARCH模型214

6.3 分整增广GARCH-M模型216

6.4 GARCH模型的若干统计性质224

6.5 ARCH模型族的建模问题233

6.6 ARCH模型诊断分析与变结构模型245

6.7 GARCH过程对应的随机微分方程259

6.8 存在条件异方差的单位根检验263

6.9 向量GARCH模型及建模问题267

6.10 向量GARCH过程的持续性和协同持续性277

参考文献295

第7章 随机波动模型299

7.1 基本SV模型及其统计性质299

7.2 扩展SV模型302

7.3 SV模型的参数估计方法308

7.4 基于禁忌遗传算法的伪极大似然估计方法与Monte Carlo研究322

7.5 长记忆SV模型的估计及应用327

7.6 变结构SV模型332

7.7 SV过程的聚合及边际化342

7.8 SV过程的持续性和协同持续性347

7.9 SV模型与GARCH模型的比较356

参考文献368

第8章 金融市场波动性分析372

8.1 金融市场的波动特性372

8.2 分形市场理论与金融波动的市场机制376

8.3 分形市场中的资本资产定价研究394

8.4 金融波动持续性及金融风险规避策略400

8.5 具有方差持续性的资本资产定价研究409

8.6 具有方差持续性的套利定价研究412

8.7 VaR的波动持续性研究416

参考文献429

第9章 金融时间序列分析的新课题433

9.1 高频金融时间序列分析与建模433

9.2 Copula理论及其在金融分析上的应用436

9.3 平方根随机自回归波动模型441

9.4 金融波动的持续性与组合投资问题447

9.5 金融波动分析的频域和小波方法448

参考文献450

附表1 DF检验临界值表453

附录453

附表2 DF的t检验临界值表454

附表3 似然比检验表454

附表4 协整回归检验临界值表457

附表5 协整检验的临界值响应面表458

附表6 迹统计量检验临界值表459

附表7 λ-max检验临界值表460

附表8 季节单位根检验临界值表461

附表9 季节协整检验临界值表462

作者简介465