作者：鲁万波著
页数：206
出版社：西南财经大学出版社
出版日期：2015
ISBN：9787550420366
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书是在作者系列研究的基础上综合而成。本书从中国股市的特殊结构和各种约束出发，基于持续时间过程和标值点过程的数理建模理论，全面考察了中国沪、深A、B股市场金融持续时间的统计特征与日内模式，各市场微观结构特征变量与交易持续时间之间的线性与非线性关系及其传导机制，重点研究了金融持续时间的日内模式，金融持续时间的线性与非线性建模及应用，向量持续时间的建模及应用这几个方面，在探讨中形成了“线性与非线性模型并用”、“参数与非参数时间序列分析交叉”等研究特色，为金融持续时间问题的研究提供了一条可行且特色鲜明的路径。
作者简介
鲁万波，西南财经大学经济学博士，我国西部地区首位获邀出席德国诺贝尔经济学奖获得者大会的青年学者，台湾淡江大学、美国威斯康星大学麦迪逊分校访问学者，比利时布鲁塞尔自由大学博士后，现为西南财经大学统计学院教授、博士生导师、副院长，从事现代计量经济学、应用统计学、风险管理等研究。在《经济研究》、《科研管理》、《统计研究》、《数理统计与管理》、《经济学家》等国内外期刊上发表论文50余篇，多篇论文被SCI、EI和SSCI收录，并获全国统计科研优秀成果奖、四川省哲学社会科学优秀成果奖、四川省中青年专家学术大会二等奖、四川省统计科研优秀成果奖、刘诗白奖励基金优秀科研奖。出版著作《管理决策模型、方法与应用》、《经济、金融计量学中的非参数估计技术》、《基于特征变量的中国股票市场微观结构数量研究：日内模式、持续时间与价格发现》，主持和主研完成多项国家、教育部课题。荣获育部新世纪优秀人才、四川省学术和技术带头人后备人选、四川省有突出贡献的优秀专家等荣誉称号。
本书特色
《新兴订单驱动市场金融持续时间的统计分析及其应用》是在作者鲁万波系列研究的基础上综合而成的，是教育部人文社会科学研究青年基金项目“新兴订单驱动市场金融持续时间的统计分析及其应用”的最终研究成果，也是国家自然科学基金青年科学基金项目“新兴订单驱动市场非负值金融时间序列的乘积误差建模及应用研究”的阶段性成果。
《新兴订单驱动市场金融持续时间的统计分析及其应用》重点研究了金融持续时间的日内模式，金融持续时间的线性与非线性建模及应用，向量持续时间的建模及应用这几个方面，为金融持续时间问题的研究提供了一条可行且特色鲜明的路径。
目录
2 国内外金融持续时间统计分析的理论与应用述评2.1 ACD模型的理论基础2.2 基本的ACD模型2.3 ACD模型的估计方法2.3.1 拟极大似然（QML）估计2.3.2 极大似然（ML）估计2.3.3 非参数（NP）估计2.3.4 关于参数与非参数估计的模拟评价2.4 基本ACD模型的扩展2.4.1 增广ACD模型2.4.2 长记忆ACD模型2.4.3 机制转换ACD模型2.4.4 潜在变量ACD模型2.4.5 多元持续时间模型2.5 ACD模型的检验2.5.1 残差的检验2.5.2 条件均值函数的检验2.5.3 标准化持续时间分布的检验2.5.4 基于NP估计的AcD模型检验2.6 本章小结3 金融持续时间的统计特征与日内模式分析3.1 金融持续时间的统计特征挖掘3.1.1 金融持续时间及其特征3.1.2 研究样本和数据描述3.1.3 交易持续时间的统计特征3.1.4 价格持续时间的统计特征3.1.5 成交量持续时间的统计特征3.2 金融持续时问的日内模式分析3.2.1 数据与计量检验方法3.2.2 实证结果3.3 本章小结4 中国证券市场交易持续时间的建模与交易信息作用的检验4.1 基于交易持续时问的Granger因果关系检验4.1.1 Granger因果关系检验4.1.2 实证研究4.1.3 总结与展望4.2 基于ACD标值模型的市场微观结构假设验证4.2.1 变量的作用及实证假设4.2.2 研究设计4.2.3 实证分析4.2.4 研究结论5 中国证券市场价格持续时间的建模与日内风险价值预测5.1 价格持续时间模型5.2 不等问隔日内风险价值模型5.3 ISIVaR预测与返回检验5.3.1 ISIVaR预测算法5.3.2 返回检验5.4 实证分析 6 流动性风险意义下中国证券市场超额成交量持续时间的建模与应用6.1 成交量持续时间与超额成交量持续时问的统计特征6.1.1 高频金融数据的样本选取与处理6.1.2 成交量与超额成交量持续时间描述统计分析6.1.3 小结6.2 基于.ACD标值模型的市场微观结构假设检验6.2.1 变量的选择6.2.2 ACD标值模型6.2.3 提出市场假说6.2.4 假说的检验6.2.5 小结6.3 本章小结7 基于Copula的交易持续时间模型及其应用7.1 基于Copula的交易持续时问模型及估计7.1.1 Copula理论介绍7.1.2 多元Copula-ACD模型7.1.3 估计与推断7.2 实证分析7.2.1 样本数据描述7.2.2 估计结果7.3 本章小结8 总结与展望8.1 全书总结8.1.1 关于金融持续时间市场的统计特征与日内模式8.1.2 关于金融持续时间的统计建模与应用8.2 未来研究展望8.2.1 金融市场日内风险的测量与风险控制8.2.2 多市场与多资产的交易行为研究8.2.3 对中国股市进行更长期的研究参考文献致谢
