《金融时间序列分析》

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书中提供了丰富的S-Plus代码，可供读者实践学习。

《金融时间序列分析(第2版)》全面阐述了金融时间序列，并主要介绍了金融时间序列理论和方法的当前研究热点和一些最新研究成果，尤其是风险值计算、高频数据分析、随机波动率建模和马尔科夫链蒙特卡罗方法等方面。此外，《金融时间序列分析(第2版)》还系统阐述了金融计量经济模型及其在金融时间序列数据和建模中的应用，所有模型和方法的运用均采用实际金融数据，并给出了所用计算机软件的命令。较之第1版，本版主要在新的发展和实证分析方面进行了更新，新增了状态空间模型和Kalman滤波以及S-Plus命令等内容。
《金融时间序列分析(第2版)》可作为时间序列分析的教材，也适用于商学、经济学、数学和统计学专业对金融的计量经济学感兴趣的高年级本科生和研究生，同时，也可作为商业、金融、保险等领域专业人士的参考书。

Ruey S，Tsay（蔡瑞胸），美国芝加哥大学布斯商学院经济计量及统计学的H G．B．Alexande r讲席教授。1 982年于美国威斯康星大学麦迪逊分校获得统计学博士学位。中国台湾“中央研究院”院士，美国统计协会和数理统计学会的会士，Journal of Forecastin9的联合主编，Journal of FinancialEconometrics的副主编。曾任美国统计学会商务与经济统计分会主席、《商务与经济统计》期刊主编。

　　“一本相当精彩的书！同它失之交臂将是所有从事时间序列分析研究的人的重大损失。”
　　——《统计计算与模拟》杂志
　　“本书对金融时间序列进行了完美阐述。对于既要充实理论概念又要丰富实际应用体验的人来说，这是一部宝典！”
　　——美国数学协会

第1章 金融时间序列及其特征 1
1.1 资产收益率 2
1.2 收益率的分布性质 6
1.2.1 统计分布及其矩的回顾 6
1.2.2 收益率的分布 11
1.2.3 多元收益率 15
1.2.4 收益率的似然函数 15
1.2.5 收益率的经验性质 16
1.3 其他过程 17
练习题 20
参考文献 20

第2章 线性时间序列分析及其应用 21
2.1 平稳性 21
2.2 相关系数和自相关函数 22
2.3 白噪声和线性时间序列 26
2.4 简单的自回归模型 28
2.4.1 AR模型的性质 28
2.4.2 实际中怎样识别AR模型 35
2.4.3 拟合优度 40
2.4.4 预测 41
2.5 简单滑动平均模型 43
2.5.1 MA模型的性质 45
2.5.2 识别MA的阶 46
2.5.3 估计 47
2.5.4 用MA模型预测 47
2.6 简单的ARMA模型 49
2.6.1 ARMA(1，1)模型的性质 49
2.6.2 一般的ARMA模型 51
2.6.3 识别ARMA模型 51
2.6.4 用ARMA模型进行预测 53
2.6.5 ARMA模型的三种表示 54
2.7 单位根非平稳性 56
2.7.1 随机游动 56
2.7.2 带漂移的随机游动 57
2.7.3 带趋势项的时间序列 59
2.7.4 一般的单位根非平稳模型 59
2.7.5 单位根检验 60
2.8 季节模型 63
2.8.1 季节性差分化 64
2.8.2 多重季节性模型 65
2.9 带时间序列误差的回归模型 70
2.10 协方差矩阵的相合估计 75
2.11 长记忆模型 77
附录 一些SCA的命令 79
练习题 81
参考文献 83

第3章 条件异方差模型 85
3.1 波动率的特征 86
3.2 模型的结构 86
3.3 建模 88
3.4 ARCH模型 90
3.4.1 ARCH模型的性质 91
3.4.2 ARCH模型的缺点 92
3.4.3 ARCH模型的建立 93
3.4.4 一些例子 95
3.5 GARCH模型 99
3.5.1 实例说明 102
3.5.2 预测的评估 106
3.5.3 两步估计方法 106
3.6 求和GARCH模型 107
3.7 GARCH-M模型 108
3.8 指数GARCH模型 109
3.8.1 模型的另一种形式 110
3.8.2 实例说明 110
3.8.3 另一个例子 111
3.8.4 用EGARCH模型进行预测 113
3.9 门限GARCH模型 114
3.10 CHARMA模型 115
3.11 随机系数的自回归模型 117
3.12 随机波动率模型 118
3.13 长记忆随机波动率模型 118
3.14 应用 119
3.15 其他方法 123
3.15.1 高频数据的应用 123
3.15.2 日开盘价、最高价、最低价和收盘价的应用 125
3.16 GARCH模型的峰度 127
附录 波动率模型估计中的一些RATS程序 129
练习题 130
参考文献 132

第4章 非线性模型及其应用 135
4.1 非线性模型 136
4.1.1 双线性模型 137
4.1.2 门限自回归模型 138
4.1.3 平滑转移AR(STAR)模型 142
4.1.4 马尔可夫转换模型 144
4.1.5 非参数方法 146
4.1.6 函数系数AR模型 153
4.1.7 非线性可加AR模型 154
4.1.8 非线性状态空间模型 154
4.1.9 神经网络 154
4.2 非线性检验 159
4.2.1 非参数检验 160
4.2.2 参数检验 162
4.2.3 应用 166
4.3 建模 167
4.4 预测 167
4.4.1 参数自助法 168
4.4.2 预测的评估 168
4.5 应用 170
附录A 一些关于非线性波动率模型的RATS程序 173
附录B 神经网络的S-Plus命令 174
练习题 175
参考文献 176

第5章 高频数据分析与市场微观结构 180
5.1 非同步交易 180
5.2 买卖报价差 184
5.3 交易数据的经验特征 185
5.4 价格变化模型 190
5.4.1 顺序概率值模型 190
5.4.2 分解模型 193
5.5 持续期模型 197
5.5.1 ACD模型 199
5.5.2 模拟 200
5.5.3 估计 202
5.6 非线性持续期模型 206
5.7 价格变化和持续期的二元模型 207
附录A 一些概率分布的回顾 211
附录B 危险率函数 214
附录C 对持续期模型的一些RATS程序 215
练习题 216
参考文献 218

第6章 连续时间模型及其应用 219
6.1 期权 220
6.2 一些连续时间的随机过程 220
6.2.1 维纳过程 220
6.2.2 广义维纳过程 222
6.2.3 伊藤过程 223
6.3 伊藤引理 223
6.3.1 微分回顾 223
6.3.2 随机微分 224
6.3.3 一个应用 225
6.3.4 μ和σ的估计 226
6.4 股票价格与对数收益率的分布 227
6.5 B-S微分方程的推导 229
6.6 B-S定价公式 230
6.6.1 风险中性世界 230
6.6.2 公式 231
6.6.3 欧式期权的下界 233
6.6.4 讨论 234
6.7 伊藤引理的扩展 237
6.8 随机积分 238
6.9 跳跃扩散模型 239
6.10 连续时间模型的估计 245
附录A B-S公式积分 246
附录B 标准正态概率的近似 247
练习题 247
参考文献 248

第7章 极值理论、分位数估计与风险值 250
7.1 风险值 250
7.2 风险度量制 252
7.2.1 讨论 254
7.2.2 多个头寸 255
7.3 VaR计算的计量经济方法 255
7.4 分位数估计 260
7.4.1 分位数与次序统计量 260
7.4.2 分位数回归 261
7.5 极值理论 262
7.5.1 极值理论的回顾 262
7.5.2 经验估计 265
7.5.3 对股票收益率的应用 267
7.6 VaR的极值方法 271
7.6.1 讨论 273
7.6.2 多期VaR 275
7.6.3 空头头寸的VaR 275
7.6.4 收益率水平 275
7.7 基于极值理论的一个新方法 276
7.7.1 统计理论 277
7.7.2 超额均值函数 279
7.7.3 极值建模的一个新方法 280
7.7.4 基于新方法的计算 282
7.7.5 参数化的其他方法 283
7.7.6 解释变量的使用 286
7.7.7 模型检验 287
7.7.8 说明 288
练习题 291
参考文献 293

第8章 多元时间序列分析及其应用 294
8.1 弱平稳与交叉-相关矩阵 294
8.1.1 交叉-相关矩阵 295
8.1.2 线性相依性 296
8.1.3 样本交叉-相关矩阵 297
8.1.4 多元混成检验 301
8.2 向量自回归模型 302
8.2.1 简化形式和结构形式 303
8.2.2 VAR(1)模型的平稳性条件和矩 305
8.2.3 向量AR(p)模型 306
8.2.4 建立一个VAR(p)模型 308
8.2.5 脉冲响应函数 314
8.3 向量滑动平均模型 317
8.4 向量ARMA模型 322
8.5 单位根非平稳性与协整 327
8.6 协整VAR模型 330
8.6.1 确定性函数的具体化 332
8.6.2 最大似然估计 333
8.6.3 协整检验 334
8.6.4 协整VAR模型的预测 335
8.6.5 例子 335
8.7 门限协整与套利 340
8.7.1 多元门限模型 341
8.7.2 数据 341
8.7.3 估计 342
附录A 向量与矩阵的回顾 344
附录B 多元正态分布 348
附录C 一些SCA命令 349
练习题 350
参考文献 351

第9章 主成分分析和因子模型 353
9.1 因子模型 353
9.2 宏观经济因子模型 355
9.2.1 单因子模型 355
9.2.2 多因子模型 359
9.3 基本面因子模型 361
9.3.1 BARRA因子模型 361
9.3.2 Fama-French方法 366
9.4 主成分分析 366
9.4.1 PCA理论 366
9.4.2 经验的PCA 368
9.5 统计因子分析 371
9.5.1 估计 372
9.5.2 因子旋转 373
9.5.3 应用 374
9.6 渐近主成分分析 379
9.6.1 因子个数的选择 379
9.6.2 例子 380
练习题 382
参考文献 383

第10章 多元波动率模型及其应用 385
10.1 指数加权估计 386
10.2 多元GARCH模型 388
10.2.1 对角VEC模型 389
10.2.2 BEKK模型 391
10.3 重新参数化 393
10.3.1 相关系数的应用 393
10.3.2 cholesky分解 395
10.4 二元收益率的GARCH模型 398
10.4.1 常相关模型 398
10.4.2 时变相关模型 402
10.4.3 最近的一些发展 406
10.5 更高维的波动率模型 407
10.6 因子波动率模型 412
10.7 应用 414
10.8 多元t分布 416
附录 对估计的一些注释 417
练习题 422
参考文献 422

第11章 状态空间模型和卡尔曼滤波 424
11.1 局部趋势模型 424
11.1.1 统计推断 427
11.1.2 卡尔曼滤波 428
11.1.3 预测误差的性质 430
11.1.4 状态平滑 431
11.1.5 缺失值 435
11.1.6 初始化效应 435
11.1.7 估计 436
11.1.8 所用的S-Plus命令 437
11.2 线性状态空间模型 440
11.3 模型转换 441
11.3.1 带时变系数的CAPM 442
11.3.2 ARMA模型 444
11.3.3 线性回归模型 450
11.3.4 带ARMA误差的线性回归模型 451
11.3.5 纯量不可观测项模型 452
11.4 卡尔曼滤波和平滑 454
11.4.1 卡尔曼滤波 454
11.4.2 状态估计误差和预测误差 456
11.4.3 状态平滑 457
11.4.4 扰动平滑 459
11.5 缺失值 461
11.6 预测 462
11.7 应用 463
练习题 469
参考文献 470

第12章 马尔可夫链蒙特卡罗方法及其应用 472
12.1 马尔可夫链模拟 472
12.2 Gibbs抽样 473
12.3 贝叶斯推断 475
12.3.1 后验分布 475
12.3.2 共轭先验分布 476
12.4 其他算法 479
12.4.1 Metropolis算法 479
12.4.2 Metropolis-Hasting算法 480
12.4.3 格子Gibbs抽样 480
12.5 带时间序列误差的线性回归 481
12.6 缺失值和异常值 485
12.6.1 缺失值 485
12.6.2 异常值的识别 487
12.7 随机波动率模型 491
12.7.1 一元模型的估计 492
12.7.2 多元随机波动率模型 496
12.8 估计随机波动率模型的新方法 502
12.9 马尔可夫转换模型 510
12.10 预测 516
12.11 其他应用 518
练习题 518
参考文献 518

近年来金融时间序列这个研究领域已经引起了人们广泛的关注，尤其是当2003年RobertEngle教授和cliveGranger教授获得诺贝尔经济学奖之后，与此同时，金融计量经济学领域也有了新的发展，尤其是在高频金融、随机波动率以及可用性软件方面，于是我们需要为高年级本科生、研究生、技术人员以及研究人员提供一套更为完善易懂的素材，在准备第2版时我们的主要目的是在新的发展和实证分析方面进行更新，并且扩大这本书的核心素材，将异方差和序列相关存在时的相合协方差估计、波动率建模的备选方法、金融因子模型、状态空间模型、卡尔曼滤波以及随机扩散模型的估计也包含了进来，
因此本书扩展到了12章，而且本书另一个重要的修改是包含了S—Plus命令和说明，本版同时更新了许多实证例子和练习，使其包含了最近的数据，
新增的两章是第9章主成分分析及因子模型，与第11章状态空间模型和卡尔曼滤波，本书所讨论的因子模型包含了宏观经济因子模型、基本面的因子模型和统计因子模型，对于分析像组合收益这样的高维金融数据，这些模型是简单而有力的工具，为说明其应用，本书给出了实证的例子，新增的状态空间模型和卡尔曼滤波是为了阐明其在金融中的应用以及容易计算的特点，第12章中，在一般马尔科夫链蒙特卡罗(McMc)框架下，状态空间模型和卡尔曼滤波可用来估计随机波动率模型，该估计还用到了向前滤波和向后抽样的方法以增加计算效率。

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