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『簡體書』高频金融数据建模：理论、方法与应用

書城自編碼： 2667864
分類：簡體書→大陸圖書→管理→金融/投资
作者： 张波,余超,毕涛
國際書號(ISBN)： 9787302405474
出版社： 清华大学出版社
出版日期： 2015-10-01
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 200/256000
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 72.2

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編輯推薦：
本书对已有的研究方法及成果进行归纳、梳理，以帮助读者打开高频金融数据分析与研究领域之门。全书从4个层面安排14章内容，第1层面包括1~3章，讲述预备知识、证券市场微观结构；第2层面为4~8章，聚焦基于高频金融数据的积分波动率和瞬时波动率的估计问题；第3层面为9~11章，讨论高频金融数据中普遍存在的跳跃行为；第4层面为12~14章，针对已实现向上和向下幂变差展开讨论，对正负跳跃度量与交易量、日内序列相关性之间关系进行实证研究。
內容簡介：
近年来，高频金融数据建模逐渐成为国内外研究的热点，高频交易模式也逐渐在华尔街等主流金融市场流行。张波、余超、毕涛编著的《高频金融数据建模--理论方法与应用》对已有的研究方法及成果进行归纳、梳理并集结成书，以帮助读者打开高频金融数据分析与研究领域之门。全书共14章，按照研究内容可分为4大部分。第一部分为第1～3章，包括绪论、预备知识、证券市场微观结构基础等内容，主要给出高频金融数据研究的背景和现状、必备的随机分析基础知识、证券市场运行的基本知识等。第二部分为第4～8章，主要介绍基于高频数据的积分波动率和瞬时波动率的估计问题的研究。第三部分为第9～11章，讨论高频金融数据中普遍存在的跳跃行为，主要包括一维和多维情况下跳跃行为的检验方法及跳跃特征行为的研究。第四部分为第12～14章，主要针对已实现向上和向下幂变差展开讨论，在此基础上对扩展出来的正负跳跃度量与交易量、日内序列相关性之间的关系进行实证研究。
本书可作为高等院校金融专业、统计专业、数学专业本科生和研究生的教材或参考书，也可作为金融从业人员的参考书。
目錄：
第1章 绪论
1.1 高频金融数据
1.2 应用领域
1.2.1 市场微观结构
1.2.2 市场波动性
1.2.3 资产价格跳跃行为
1.2.4 风险度量
1.3 本书的主要内容
第2章 预备知识
2.1 Brown运动
2.1.1 基本概念与性质
2.1.2 Brown运动的鞅性质
2.2 随机积分
2.2.1 关于Brown运动的积分
2.2.2 Itō积分过程
2.2.3 Itō公式
2.2.4 随机微分方程
2.2.5 扩散过程
2.3 Lévy过程
2.3.1 Lévy过程
2.3.2 关于Poisson点过程的随机积分
2.4 半鞅
第3章 证券市场微观结构基础
3.1 证券市场微观结构
3.1.1 基本概念
3.1.2 基本组成
3.2 中国证券市场微观结构
第4章 高频数据积分波动率估计
4.1 资产价格模型
4.2 连续过程的积分波动率估计
4.2.1 已实现波动率
4.2.2 已实现极差波动率
4.3 非连续过程的积分波动率估计
4.3.1 已实现多次幂变差
4.3.2 已实现阈值波动率
4.4 市场微观结构噪声与积分波动率估计
4.4.1 多尺度已实现波动率
4.4.2 已实现核方法
4.4.3 预平均方法
第5章 高频数据瞬时波动率估计连续过程
5.1 瞬时波动率
5.2 瞬时波动率核估计
5.3 窗宽与核函数选择
第6章 瞬时波动率估计跳跃一扩散过程
6.1 阈值核估计量
6.2 渐近性质
6.3 窗宽与核函数选择
6.4 跳跃特征识别
6.4.1 跳跃大小估计
6.4.2 跳跃发生强度估计
6.5 模拟与实证研究
6.5.1 数值模拟
6.5.2 实证研究
第7章 瞬时波动率估计与市场微观结构噪声
7.1 市场微观结构噪声的影响
7.2 Pre-averaging核估计
7.3 渐近性质
7.4 数值模拟
第8章 市场微观结构噪声与跳跃同时存在时瞬时波动率估计
8.1 有限活跃度跳跃一扩散过程
8.2 无限活跃度跳跃一扩散过程
8.3 跳跃特征识别
8.3.1 跳跃大小估计
8.3.2 跳跃发生强度估计
8.4 数值模拟
第9章 基于高频数据的跳跃行为检验方法研究
9.1 引言
9.2 跳跃行为检验方法简介
9.3 蒙特卡洛模拟研究
9.3.1 蒙特卡洛模拟设计
9.3.2 蒙特卡洛模拟结果分析
9.4 实证研究
9.4.1 研究数据
9.4.2 中国股票市场跳跃行为分析
第10章 基于高频数据的共同跳跃行为研究
10.1 引言
10.2 共同跳跃检验方法简介
10.3 实证研究
10.4 结论
第ll章 基于高频数据的跳跃特征行为研究
11.1 引言
11.2 跳跃活跃度指数简介
11.3 蒙特卡洛模拟研究
11.3.1 蒙特卡洛模拟设计
11.3.2 蒙特卡洛模拟分析
11.4 实证研究
11.5 结论
第12章 基于高频数据的风险度量——已实现向下和向上幂变差
12.1 引言
12.2 主要理论
12.2.1 模型设定
12.2.2 已实现向下和向上幂变差
12.2.3 理论结果
12.3 蒙特卡洛模拟研究
12.3.1 蒙特卡洛模拟设计
12.3.2 模拟结果
12.4 实证研究
12.4.1 研究数据
12.4.2 已实现向下和向上幂变差分布特征
12.5 定理证明
第13章 基于中国股市高频数据的已实现波动率、跳跃及交易量相关关系研究
13.1 引言
13.2 研究方法
13.3 实证研究
13.3.1 研究数据
13.3.2 实证结果
13.4 研究结论
第14章 基于高频数据的日内序列相关、波动率及跳跃行为关系研究
14.1 股票收益率序列相关性研究现状
14.2 研究方法
14.2.1 方差比检验
14.2.2 基于高频数据的波动率和跳跃行为度量
14.3 实证研究
14.3.1 研究数据
14.3.2 实证结果
14.4 研究结论
参考文献

 

 

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